get_dummies 装箱 交互式特征 多项式特征 单一变量法 基于模型的特征选择 迭代式特征选择 ...
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2019-05-07 18:25:18
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数据集介绍 共有506个样本，拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征： 1. 人均犯罪率。 2. 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例。 3. 非零售商业用地所占的比例（英亩/城镇）。 4. 查尔斯河虚拟变量（如果大片土地都临近查尔斯河，则为 1 ...
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2018-12-06 20:26:27
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概念 决策树（Decision Tree）：它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习 优点：决策树易于理解和实现，决策树可处理数值型和非数值型数据 步骤 导入数据，确定虚拟变量的列，然后遍历这些列，将这些类的数据转换为分类型数据，再通过get_d ...
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2018-10-06 00:03:25
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概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归方程，因变量变成分类变量后就 ...
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2018-10-04 18:28:29
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1、参数分为形参和实参 形参：形式参数，实际不存在，是虚拟变量。在定义函数和函数体时使用形参，目的是在函数调用是接收实参 实参：实际参数，调用函数时传给函数的参数，可以是常量、变量、表达式、函数 区别：形参是虚拟的，不占内存空间，形参只有在被调用时才分配内存单元。实参是一个变量，占用内存空间，数据单 ...
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2018-09-28 12:37:00
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决策树的一些优点： 易于理解和解释。数可以可视化。 几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化，创建虚拟变量和删除缺失值。决策树还不支持缺失值。 使用树的花费（例如预测数据）是训练数据点(data points)数量的对数。 可以同时处理数值变量和分类变量。其他方法大都适用于分析一种变量的集合 ...
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2018-06-11 14:46:23
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@(131 Machine Learning | 机器学习) Dummy Variable 虚拟变量的含义 虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作 ...
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2018-05-21 12:35:38
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数据预处理 是指因为算法或者分析需要，对经过数据质量检查后的数据进行转换、衍生、规约等操作的过程。整个数据预处理工作主要包括 五个方面内容 ：简单函数变换、标准化、衍生虚拟变量、离散化、降维。本文将作展开介绍，并提供基于Python的代码实现。 1. 简单函数变换 简单函数变换 是指对原始数据直接使 ...
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2018-05-12 03:12:18
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使用R语言做逻辑回归的时候，当自变量中有分类变量（大于两个）的时候，对于回归模型的结果有一点困惑，搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问，通过查阅资料这里给出自己的理解。 首先看一个实例（数据下载自：http://freakonometrics.free.fr/db.txt） 该数据集三个自变量中 X ...
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2018-04-30 16:41:42
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JAVA历史 按照通常的说法,Java 诧言的历叱可以追溯到 1991 年。当时,Sun 公司成立了一个称之为 Green 的顷目组,致力亍数字家电之间的通讯和协作。James Gosling(Java 之父)作为该顷目的负责人。面对 Green 计划,Gosling 需要开发一种全新的诧言该诧言必 ...
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2018-03-02 17:20:22
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