0x00 内容 学习内容:无监督聚类算法K-Means k-means:模型原理、收敛过程、超参数的选择 0x01聚类 聚类分析是在数据中发现数...
0x00 内容 如何提升数据可视化的表现效果 主要探讨一下,哪些方面的改进和有益实践,可以使我们的数据可视化的呈现效果更加具有表现力。 目标有两...
0x00 内容 决策树:决策树、信息熵、基尼系数、CART 实践:代码实现决策树 0x01 决策树 决策树的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。...
0x00 内容 逻辑回归:损失函数、梯度、决策边界 实践:代码实现及sklearn逻辑回归 0x01 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Re...
0x00 目标 对比可视化中最常用的几种图表,区分它们的异同点及其适用的场景。 0x01 常用图表对比 以例子「可视化目标→数据集准备→图表选择...
0x00 内容 梯度下降:实现梯度下降、线性回归中的梯度下降 随机梯度下降:相关代码即调用 0x01梯度下降法(回顾四:0x04梯度下降法) 最...
0x00 内容 区间型数据:了解区间型数据的特点,熟练使用「条形进度图、仪表盘、环形进度图」表示数据的进度和定量指标的定性化; 关系型数据:了解...
0x00 目标 简单线性回归:回顾简单线性回归及最小二乘法的数据推导 实践:简单线性回归实现及向量化应用 多元线性回归:多选线性回归和正规方程解...
0x00 可视化图表选择 两类不同的可视化目的及其可选择的图表形式。 「对比型数据」:对比两组或两组以上数据的差异。 「分布型数据」:研究数据分...