mean_age = titanic_survival[『age』].mean()
將日期格式2017/11/02轉成2017-11-02
(14)data.drop('income'，axis=1) 將data中的income列刪除賦給新的特徵，常用於特徵處理
(15)data.describe()
data.columns
data.dtypes
len(data)
(7)plt.plot(data[『date』],data[『value』],c = 『red』) // c是顏色
plt.plot(data[『date』],data[『value』],c = 『black』)
plt.plot(data[『date』],data[『value』],c = 『black』,label =『name』)
label標籤是顯示折線圖的中該條線的名稱
(8)ax.bar(data1,data2,width) // 還可以呼叫 plt.bar();
data1,data2 是乙個 numpy.ndarray物件，可以用 np.arange(5)創造
width 表示的是柱形圖的寬度(取小數0.5較好)
numpy.ndarray物件輸出的是[1 2 3 4],跟np.array([1,2,3,4])類似，可看作
是一維矩陣，它不是乙個list物件，list物件輸出的是[1,2,3]
(9)ax.scatter(data1,data2)或者plt.scatter()
ax.set_xlabel(「name1」) || plt.xlabel(『name1』)
ax.set_ylabel(「name2」) || plt.ylabel(『name2』)
幾個常用機器學習演算法 邏輯回歸
出處 在數學上來說,回歸是給定乙個點集，然後用一條曲線去擬合。如果這條曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸 如果是一條二次曲線，就被稱為二次回歸。回歸還有很多的變種，如locally weighted回歸，logistic回歸等等。乙個簡單的例子 如果想評估乙個房屋的價值，那麼需要考慮很多因素，比如面...
貼幾個用PYTHON的機器學習的入門貼
python 學機器學習，我是初學者，都是自學。已經工作了，時間不多，困難不少。剛開始準備從tensorflow開始。發現看不懂。算了，還是從基礎的開始。不會tensorflow也能玩機器學習。有了基礎後再學tensorflow不遲。需要的基礎知識，包括用python的基礎，np的陣列 矩陣，mat...
機器學習之常用Python庫
pythong tutorial 提供常用的數值陣列 矩陣等函式。官網 numpy doc numpy user guide user index.html 文件quickstart user quickstart.html numpy basics user basics.html numpy r...