未完待续……
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tips:这里只是总结,不是教程哈。
以下内容仅为暂定,因为我还没找到一个好的,让小白(我自己)也能容易理解(更系统)的讲解顺序!
咱们根据机器学习的流程来吧
咱们要进行机器学习首先需要数据,以及对数据进行预处理。
数据获取:获取数据途径多种多样。
数据清洗:有无缺失值,有无异常数据等。
数据拆分:机器学习的数据集划分一般分为两个部分:
????????训练数据:用于训练,构建模型。一般占70%-80%(数据量越大,取得比例最好越大)
????????测试数据:用于模型评估,检验模型是否有效。一般占20%-30%
睡觉了睡觉了,明天再写
该处使用的url网络请求的数据。
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嗡嗡嗡
嗡嗡嗡
提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。