forked fromMLEveryday/100-Days-Of-ML-Code NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 master BranchesTags Code README MIT license 机器学习100天 英文原版请移步Avik-Jain。数据在这里。 翻译前请先阅读规范。常见问题解答见FAQ。
100-Days-Of-ML-Code 评注版(Day 1) Day 1_Data PreProcessing(数据预处理) 本文引用自Day 1_Data PreProcessing, 对其中内容进行了评注与补充说明。 导入数据 dataset = pd.read_csv('Data.csv') X = dataset.iloc[ : , :-1].values Y = dataset.iloc[ : ,3].values 处理缺失数据 通过观察,可以发...
100-Days-Of-ML-Code 原文:Avik-Jain:100-Days-Of-ML-Code 介绍 机器学习100天 第一天 | 数据处理 1、导入需要的库 numpy 和 pandas numpy-包含数学计算函数 pandas-用于导入和管理数据集 2、导入数据集 数据集采用.csv格式。csv以文本形式保存表格数据,即文件每一行是一条数据记录。可以采用pandas的read_csv...
100-Days-of-ML-Code-Chinese-Version Public forked from Avik-Jain/100-Days-of-ML-Code-Chinese-Version Notifications Fork 0 Star 0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights yushensyc/100-Days-of-ML-Code-Chinese-Versionmaster...
[Day_1]100-Days-Of-ML-Code 原文见https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%201_Data_Preprocessing.md Day_1 warning解决方法: 第三步:处理丢失数据 fromsklearn.preprocessingimportImputer imputer= Imputer(missing_values ="NaN", strategy ="mean", axis =0)...
"100-Days-Of-ML-Code" 是一个为期100天的机器学习项目,旨在通过实践和学习来掌握机器学习的基本概念、技术和工具。这个项目的目标是帮助参与者在100天内逐步构建一个机器学习模型,从基础的数据处理开始,逐步深入到特征工程、模型选择、训练和评估等各个环节。 在100天内,参与者将学习如何使用Python编程语言进行机器...
机器学习100天( 100-Days-Of-ML-Code )中文版 机器学习AI算法工程 公众号: datayx 完整版下载地址获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复100即可获取。 数据预处理 | 第1天 数据预处理实现 简单线性回归 | 第2天 简单线性回归实现 多元线性回归 | 第3天...
:https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day1_Data_Preprocessing...一.数据预处理1)导入主要的库,pandas数据处理库,Numpy数学运算库。2)导入数据集,数据集的格式有很多,json,csv,txt,等以csv为例,通过pandas读取。3)数据 ...
机器学习100天( 100-Days-Of-ML-Code )中文版 关注微信公众号 datayx 然后回复 100 即可获取。 数据预处理 | 第1天 数据预处理实现 简单线性回归 | 第2天 简单线性回归实现 多元线性回归 | 第3天 多元线性回归实现 逻辑回归 | 第4天 逻辑回归 | 第5天...
100-Days-Of-ML-Code:应对这一挑战的日常计划。 涵盖理论和实践方面-源码 开发技术 - 其它Em**女皇 上传16.93MB 文件格式 zip ML代码的100天 :index_pointing_up: 我的好友设计的横幅广告 他是一个很棒的人。 :OK_hand: :bust_in_silhouette: 该存储库的创建是受到每天至少进行一个小时(持续100天)进行...