NumPy 中的随机数NumPy 数组过滤NumPy ufuncs什么是随机数？随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。伪随机和真随机计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。如果存在生成随机数的程序，则可以预... 阅读全文>>

NumPy 数组搜索NumPy 数组拆分NumPy 数组排序搜索数组您可以在数组中搜索（检索）某个值，然后返回获得匹配的索引。要搜索数组，请使用 where() 方法。实例查找值为 4 的索引：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, ... 阅读全文>>

NumPy 数组排序NumPy 数组搜索NumPy 数组过滤数组排序排序是指将元素按有序顺序排列。有序序列是拥有与元素相对应的顺序的任何序列，例如数字或字母、升序或降序。NumPy ndarray 对象有一个名为 sort() 的函数，该函数将对指定的数组进行排序。实例对数组进行... 阅读全文>>

NumPy 数组过滤NumPy 数组排序NumPy 随机数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。如果索引处的值为 True，则该元素包含在过... 阅读全文>>

机器学习 - 标准差平均中位数模式百分位数什么是标准差？标准差（Standard Deviation，又常称均方差）是一个数字，描述值的离散程度。低标准偏差表示大多数数字接近均值（平均值）。高标准偏差表示这些值分布在更宽的范围内。例如：这次我们已经登记了 7 辆车的速度：spee... 阅读全文>>

机器学习 - 平均中位数模式入门标准差均值、中值和众数从一组数字中我们可以学到什么？在机器学习（和数学）中，通常存在三中我们感兴趣的值：均值（Mean） - 平均值中值（Median） - 中点值，又称中位数众数（Mode） - 最常见的值例如：我们已经登记了 13 辆车的速度：... 阅读全文>>

NumPy ufuncsNumPy 随机入门什么是 ufuncs？ufuncs 指的是“通用函数”（Universal Functions），它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。为什么要使用 ufuncs？ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比... 阅读全文>>

机器学习 - 入门NumPy ufuncs平均中位数模式机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。机器学习是迈向人工智能（AI）方向的其中一步。机器学习是一种程序，可以分析数据并学习预测结果。从何处开始？在本教程中，我们将回到数学并研究统计学，以及如何根据数据集计算重要数值... 阅读全文>>

机器学习 - 百分位数标准差数据分布什么是百分位数？统计学中使用百分位数（Percentiles）为您提供一个数字，该数字描述了给定百分比值小于的值。例如：假设我们有一个数组，包含住在一条街上的人的年龄。ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80... 阅读全文>>

机器学习 - 数据分布百分位数正态数据分布数据分布（Data Distribution）在本教程稍早之前，我们仅在例子中使用了非常少量的数据，目的是为了了解不同的概念。在现实世界中，数据集要大得多，但是至少在项目的早期阶段，很难收集现实世界的数据。我们如何获得大数据集？为了创建用... 阅读全文>>

机器学习 - 正态数据分布数据分布散点图正态数据分布（Normal Data Distribution）在上一章中，我们学习了如何创建给定大小且在两个给定值之间的完全随机数组。在本章中，我们将学习如何创建一个将值集中在给定值周围的数组。在概率论中，在数学家卡尔·弗里德里希·高斯（... 阅读全文>>

机器学习 - 散点图正态数据分布线性回归散点图（Scatter Plot）散点图是数据集中的每个值都由点表示的图。Matplotlib 模块有一种绘制散点图的方法，它需要两个长度相同的数组，一个数组用于 x 轴的值，另一个数组用于 y 轴的值：x = [5,7,8,7,2,17,... 阅读全文>>

机器学习 - 线性回归散点图多项式回归回归当您尝试找到变量之间的关系时，会用到术语“回归”（regression）。在机器学习和统计建模中，这种关系用于预测未来事件的结果。线性回归线性回归使用数据点之间的关系在所有数据点之间画一条直线。这条线可以用来预测未来的值。在机器学习中，预... 阅读全文>>

机器学习 - 多项式回归线性回归多元回归多项式回归（Polynomial Regression）如果您的数据点显然不适合线性回归（穿过数据点之间的直线），那么多项式回归可能是理想的选择。像线性回归一样，多项式回归使用变量 x 和 y 之间的关系来找到绘制数据点线的最佳方法。工作原... 阅读全文>>

机器学习 - 多元回归多项式回归缩放多元回归（Multiple Regression）多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。CarModelVolumeWeightCO2Toy... 阅读全文>>

机器学习 - 缩放多元回归训练/测试特征缩放（Scale Features）当您的数据拥有不同的值，甚至使用不同的度量单位时，可能很难比较它们。与米相比，公斤是多少？或者海拔比较时间呢？这个问题的答案是缩放。我们可以将数据缩放为易于比较的新值。请看下表，它与我们在多元回归一章中使... 阅读全文>>

Python MySQL决策树MySQL Create DatabasePython 可以在数据库应用程序中使用。MySQL 是最受欢迎的数据库之一。MySQL 数据库为了能够试验本教程中的代码示例，您应该在计算机上安装 MySQL。请在这里下载免费的 MySQL 数据库：htt... 阅读全文>>

机器学习 - 训练/测试缩放决策树评估模型在机器学习中，我们创建模型来预测某些事件的结果，就像在上一章中当我们了解重量和发动机排量时，预测了汽车的二氧化碳排放量一样。要衡量模型是否足够好，我们可以使用一种称为训练/测试的方法。什么是训练/测试训练/测试是一种测量模型准确性的方法。... 阅读全文>>

机器学习 - 决策树训练/测试MySQL 入门决策树（Decision Tree）在本章中，我们将向您展示如何制作“决策树”。决策树是一种流程图，可以帮助您根据以前的经验进行决策。在这个例子中，一个人将尝试决定他/她是否应该参加喜剧节目。幸运的是，我们的例中人物每次在镇上举办喜剧... 阅读全文>>

Python 创建数据库MySQL 入门MySQL Create Table创建数据库如需在 MySQL 中创建数据库，请使用 "CREATE DATABASE" 语句：实例创建名为 "mydatabase" 的数据库：import mys... 阅读全文>>