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Python基础学习—Pandas数据分析实战剖析 我们选用的数据集是关于电商销售的记录，包含了商品、销售额、日期等信息。数据集的目标是通过分析这些数据，洞察销售趋势、热门商品以及销售额的波动。
更多文章欢迎来我的小博客教程链接：https://www.bilibili.com/video/av19178430/?spm_id_from=333.23.home_video_list.1知识情感分析两种方法：...机器学习的方法：输入大量句子以及这些句子的情感标签，就可以训...
数据分析面试常考内容
一文读懂机器学习与深度学习的联系与区别 https://mp.weixin.qq.com/s/6Zk5JxBUs_Op1wwiY4EIZA 翻译： Tocy, kevinlinkai, 雪落无痕xdj, ZICK_ZEON, lnovonl, fozz 来源： 开源中国 链接： ...
机器学习算法是一种能够从数据中学习的算法。卡耐基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Mitchell给出了机器学习算法的定义：对于某类任务TTT和性能度量PPP，一个计算机程序被认为可以从经验EEE中学习是指，通过...
常用数据分析步骤 1.导入基本工具库： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns import types import plotly.graph_objs as go fr.....
机器学习必须需要大量数据？小数据集也能有大价值！ https://mp.weixin.qq.com/s/xGnDcRtKKt4FyVRAMPSqYA 【导读】数据不够大，就不能玩深度学习？长期存在的一大挑战就是：只有极少数情况下有足够...
在上一篇文章如何快速提高机器学习模型的性能中我们介绍了只要当你的模型性能比人类水平要低的时候，就可以通过人工误差分析来提高模型的性能，误差分析是指通过人工来检查模型预测错误的数据，来帮助你判断下一步...
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步...
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