机器学习中的独热编码，你知道多少？
独热编码独热编码是在机器学习中处理分类数据时常用的预处理技术。它有两个主要目的：A） 将分类值转换为神经网络和回归等算法可以理解的数字向量。许多模型需要数字输入。B） 以捕获其唯一性的方式表示分类值。如果没有独热编码，算法可能会错误地将不同的类别视为相同的值。
手把手教你训练一个神经网络，打爆21点！（附代码&链接）
来源：大数据文摘本文约4800字，建议阅读10分钟。本文介绍了代码模拟玩21点，在用朴素策略试验后转向了深度学习。21点又名黑杰克（Blackjack），起源于法国，已流传到世界各地，有着悠久的历史。
Python 技巧讲解：numpy.array 操作使用简单总结（含示例代码）
今天为大家带来的内容是：Python 技巧讲解：numpy.array 操作使用简单总结（含示例代码）文章内容主要介绍了numpy.array 操作使用简单总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，喜欢的话记得点赞转发收藏关注不迷路哦！！！
数据分析-一元线性回归分析Python
前面几篇介绍了数据的相关性分析，通过相关性分析可以看出变量之间的相关性程度。如果我们已经发现变量之间存在明显的相关性了，接下来就可以通过回归分析，计算出具体的相关值，然后可以用于对其他数据的预测。本篇就从简单的两个变量的一元回归开始，后续陆续增加复杂变量以便更贴合实际。
机器学习中的统计学知识（下）
8.3 常规估计8.3.1 点估计设总体X的分布函数的形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助于总体X的一个样本来估计总体未知参数的值的问题记为点估计。
通过Python理解简单线性回归分析
假设你是一个在户外卖冷饮的销售人员，想基于每日的户外温度，通过数学模型来预测当日的营业利润。线性回归表达式:y = b + m * X， 其中b 为截距， m 为斜率;
点积(dot)运算及简单应用
3.很重要的一点是：向量A与向量B的点积并不等于 向量B与向量A的点积，我们用A·B表示两个向量的点积运算，则A·B!更重要的是，点积节约了大量运算的时间。
代码实现！教学视频！Python学习者最易上手的机器学习漫游指南
大数据文摘作品，转载要求见文末作者 | Conor Dewey编译 | 糖竹子，徐凌霄，Aileen导读：半路出山想迅速上手Python做机器学习？这篇文章就是你需要的实用指南。毋庸置疑，近来机器学习人气日益高涨，逐渐在流行词榜单上占据一席之地。