机器学习案例实战(1)使用python分析科比数据
一、用到的库
numpy
pandas
matplotlib
以上是最基本的一些回归问题,SVM,RandomForest等一些算法 【逻辑回归】sklearn 主要用于深度学习,涉及神经网络(后边手写体识别会讲到)
unique
pandas最基本的操作,用来列出每一个标签下(不同列)的所有取值不同的投篮方式等。
这跟昨天跟老师处理表格问题相似,把excel中不同老师带了多少学生列出来,也是先把不同老师名字列出来,一样的道理。
print(kobe.action_type.unique())
print(kobe.shot_type.unique())
value_counts统计了科比三分出手次数 两分出手次数
打印出出手次数的统计。
drop
drop掉一些不用的特征
one hot encoding
某一列有三种属性值,比如string值A\B\C,机器是不认识的,只认识int或者float型。
For Example:
A 第一个样本是A,第二个样本是B,第三个样本是C A B C
B 1 0 0
C 0 1 0
B 0 0 1
A
只有出现属性的位置是1 其他位置是0.通过这个one-hot enconding 把string值转换成了int值。
在训练和测试这一个cell出错,不知道什么原因,先记录下来
why?我的等级不足2级,评论不了,也不能微信,肿么办,在线哭。。。。
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