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数据科学研讨会 这是出版的的资料库。 它包含从头到尾完成该课程所必需的所有支持项目文件。 要求和设置 要开始使用项目文件，您需要： 设定 关于数据科学研讨会 为您提供了开始从事各种数据科学项目所需的基本技能。 本书将逐步介绍数据科学项目的基本组成部分，然后将所有部分放在一起以巩固您的知识并在现实世界中应用您的知识。 您将学到什么 探索有监督学习与无监督学习之间的主要区别 使用scikit-learn和pandas库处理和分析数据 了解关键概念，例如回归，分类和聚类 探索先进的技术来提高模型的准确性 了解如何加快添加新功能的过程 简化您的机器学习工作流程以进行生产 相关工作坊 如果您发现此存储库很有用，则可能需要查看我们的其他一些研讨会标题： 应用TensorFlow和Keras研讨会

logistic_regression 回归处理预测模型技术。 它显示了独立变量（也称为预测变量）或因变量或目标值之间的关系。 当输出为分类格式（例如yes / no，1或0，true或false，高或低）时，将进行逻辑回归。 与线性回归一样，我们获得的输出值在较大范围内，但对于分类输出，其输出值应介于1到0之间，因此，线性回归曲线应限制在1到o之间，这是使用逻辑回归执行的，为此，我们使用asigmod功能。 阈值的概念：用于确定输出值（在o和1之间）是否四舍五入以给出输出为0（低）还是1（高）。 阈值（0.5）和1之间的输出值四舍五入为1，低于阈值的值四舍五入为0。 对数似然的概念：使用线性回归的概念： 将上述值放在S型方程中： 现在，通过从伯纳利的特征中获得启发，我们找到了对数似然函数并将其微分，从而找到了梯度上升更新方程。 因此，可能性定义为： 对数似然变为：

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Olist电子商务初始数据分析 拉尔斯·廷内费尔德（ Lars Tinnefeld） ，2020-11-23 表中的内容 关于奥利斯特 Olist适用于“想要销售更多更好的产品”和“想要吸引新客户”的每个人。 作为电子商务领域的企业，Olist是面向小型企业的在线销售平台。 在Olist的注册页面上，列出了一系列适合业务模型的店主个人资料。 重点是通过扩大市场占有率吸引更多客户。 用户满意度报告有助于解决关注的领域。 因此，Olist充当服务提供商，负责管理店主的销售流程。 Olist不拥有任何提供的产品，并且也不管理运输或库存。 商业目标 分析的目的是提取支持Olist业务目标的信息。 这些目标是：通过扩大服务范围吸引更多的店主，并通过更广泛的产品范围和更高的满意度吸引更多的最终客户。 该分析是业务案例的一部分，该业务案例正在寻求将Olist的服务扩展到还包括物流和仓储，这是Olist目

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机器学习实验一Linear Regression

One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees.pdf