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人工智能入門：Python實現機器學習

                
                flare_zhao
            算法工程師

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                學習人數
            
綜合評分9.77
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                                9.9
                                內容實用
                            
                                9.6
                                簡潔易懂
                            
                                9.8
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

數據集下載不了？？？

最新回答 / 慕圣456208

https://wws.lanzous.com/i8oI2kviwub密碼:b4h4

1 回答 753 瀏覽 2-5 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（1）

2020-12-24

為什么輸入 knn.predict(x_text)無法返回numpy

最新回答 / 慕粉3132442

knn.fit(x,y)

x需大寫

1 回答 828 瀏覽 2-2 模型訓練：分類問題、KNN模型、模型加載、訓練、預測

2020-11-17

iris中的target

最新回答 / 尋道行者

就是結果值。對應data的結果。一共有三種結果

1 回答 2115 瀏覽 2-1 數據預處理：iris數據介紹、數據加載、數據展示、維度確認

2020-10-16

代碼執行報錯

最新回答 / weixin_慕俠8162281

改成 y = pima.Outcome 還是不好使

2 回答 1100 瀏覽 2-6 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（2）

2020-10-10

mac電腦沒有可視化的anaconda頁面嗎

最新回答 / Yoosl

https://www.anaconda.com/products/individual 這個網址可以根據你的操作系統選擇anaconda，有mac版的

1 回答 672 瀏覽 1-3 開發環境部署

2020-10-06

異常交易特異度

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 394 瀏覽 2-5 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（1）

2020-10-05

導入matplotlib圖庫報錯，不知道為什么

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 435 瀏覽 2-4 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（2）

2020-10-04

為什么K值取值范圍是1~25？

+ 我來回答回答最高可+2積分

1 回答 703 瀏覽 2-4 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（2）

2020-10-04

安裝jupter非常慢的同學可以修改anaconda的鏡像源

最新回答 / redkylin

這個安裝openvino方便嗎？

1 回答 789 瀏覽 1-3 開發環境部署

2020-08-28

關于pylint的規范檢查

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 619 瀏覽 1-1 課程介紹

2020-07-22

PyCharm 版本的 Matplotlib 繪圖實現。僅供參考，有代碼和貼圖

最新回答 / 小小程序員一枚

其中 K值的范圍我取的如下

k_range?=?list(range(1,90))

1 回答 1781 瀏覽 2-4 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（2）

2020-07-14

matplotlib載入問題

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 491 瀏覽 2-4 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（2）

2020-06-27

name 'np' is not defined

最新回答 / flare_zhao

前面缺少了import numpy as np同學你好，我是flare老師。如果覺得有所收獲的話，歡迎學習剛剛上線的實戰課程。新課程的內容非常全面，涵蓋了人工智能的核心技術，每個章節都有豐富的實戰案例，能夠用于解決生活中的實際問題：https://coding.imooc.com/class/418.html

1 回答 3829 瀏覽 1-3 開發環境部署

2020-06-16

AMD CPU可以用來做深度學習嗎

最新回答 / flare_zhao

可以的哈~有可能會有，但通常都是有解決辦法的同學你好，我是flare老師。如果覺得有所收獲的話，歡迎學習剛剛上線的實戰課程。新課程的內容非常全面，涵蓋了人工智能的核心技術，每個章節都有豐富的實戰案例，能夠用于解決生活中的實際問題：https://coding.imooc.com/class/418.html

1 回答 2942 瀏覽 1-2 開發環境介紹

2020-05-14

pima的數據有沒有現成的啊，kaggle注冊太費勁了

最贊回答 / qiudou

github上有開源數據。

1 回答 837 瀏覽 2-6 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（2）

2020-04-29

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