Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法 Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法

课程分享——Python数据分析从入门到机器学习视频教程，完整版，附源码和数据。本课程针对Python数据分析核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn，进行了系统、深入的讲解。

添加正则化项,是指在损失函数上添加正则化项,而正则化项可分为两种:一种是L1正则化项,另一种是L2正则化.我们把带有L2正则化项的回归模型称为岭回归,带有L1正则化项的回归称为Lasso回归.1.岭回归引用百度百科定义.岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。通过定义可以看出,岭回归是改良后的最小二乘法,是有偏估计的回归方法,即

1.Numpy：Numpy是python科学计算的基础包，它提供以下功能（不限于此）：(1)快速高效的多维数组对象naarray(2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数(3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具(4)线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成(5)用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具2.pandaspandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据（如SQL）灵活的数据处理能力。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、

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数据分析（二）Numpy科学计算库 --中的花萼长度统计分析案例中所需要的文本数据， 文本格式为 --CSV格式，读取CSV文件，对数据进行处理