・ Ich habe es geschafft, es während der Suche im Internet einzufügen, settings.jonson ...
Einfache Regression ... Schätzen Sie eine andere (objektive Variable) aus einem Wert (erklärende Variable) y = x + 2 usw., überwachtes Lernen Multiple Regression ... Mehrere erklärende Variablen, y = ax1 + bx2 + cx3 + ...
Multiple Regressionsmethode Bereiten Sie ein Element vor → verwenden Sie LinearRegression () Lernen → .fit (x, y) Vorhersagen → Kann mit .predict (x) durchgeführt werden
Wie gut ist die Rendite? Verwendet den Entscheidungsfaktor .score (x, y) Mit jupyter Notebook ausführen
% matplotlib inline Was? Warum ist es möglich, bei der Ausgabe eines Arrays% anstelle von Zeichen + Variablen zu verwenden? Was ist die Aufzählungsfunktion?
axis #(1 für Zeilen, 0 für Spalten)
np.random.randint(0,100,3) #(Generieren Sie 3 Ganzzahlen von 0 bis 100)
Hier weggelassen
def sample(*words,sep="/"):
return sep.join(words) #Verwenden Sie join, um Zeichen zu verketten
sample("a","b","c")
# a/b/Angezeigt mit c ・ Sep gibt an, wie zwischen diesen geteilt werden soll
def sample(**words):
print(words)
sample(a="A",b="B",c="C")
Zip-Funktion ... kann Taples auflisten Kartenfunktion .. Operation auf jedes Element der Liste anwenden → Sie müssen die for-Schleife nicht verwenden! Anonyme Funktion ... Verwenden Sie Lambda. Praktisch, um sich kurz zu halten
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
c=[7,8,9]
l=zip(a,b,c)
print(list(l))
#[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
def threepow(x):
return x**3
ans=list(map(threepow,a))
print(ans)
#[1, 8, 27]
d=list(map(lambda i:i**3, a))
print(d)
#[1, 8, 27],Nur 2 Zeilen
・ Einfache Datenanalyse (wie SQL oder R!) ・ Es gibt viele solcher Funktionen ・ Verschiedene Typen können zusammen verwendet werden
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