代码源于6802 《从零开始学Python数据分析》

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1、机器学习sklearn框架知识点，pandas与numpy大全 3、了解机器的核心原理和算法理论 4、应用场景:数据挖掘，预测、分类、推荐算法 5、特点:简化框架及代码思想，言简意赅 6、适用人群:想学习机器学习的初学者 7、使用/学习说明:在学习的过程要结合sklearn核心原理与内容需求分析和方案设计，在实践中不断提升

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https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy，这个网站下载的，国内下载特慢还很容易下载失败

从外网下载numpy+mkl太慢了，把资源放在这，版本numpy-1.18.5+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl，通过以下命令安装 pip install 路径\numpy-1.18.5+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

主要是numpy和pandas的常用操作

利用numpy,在python中 统计书本的平均评分 读取文件rating.txt中的的数据并分析 1.共有10000本书，以数字id表示 2.每个用户的打分为1~5 3.每一行数据有3个数字,分别表示用户ID,书本ID，该用户对该书的打分 要求输出: 所有书本各自的平均得分

这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西，索性在这儿做个汇总， 一、算法论述 梯度下降法(gradient  descent)别名最速下降法（曾经我以为这是两个不同的算法-.-）,是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法。下面以求解线性回归为题来叙述： 设：一般的线性回归方程（拟合函数）为：（其中的值为1）    则这一组向量参数选择的好与坏就需要一个机制来评估，据此我们提出了其损失函数为(选择均方误差)： 我们现在的目的就是使得损失函数取得最小值，即目标函数为： 如果的值取到了0，意味着我们构造出了极好的拟合函数，也即选择出了最好的值，但这基本是达不到的，我们只能使得其无限的接近于0，当

CIFAR10 小图像分类数据集 50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 10 个类别。 2 个元组： x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。 y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。