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告訴樓上，-1次冪提到前面去

數(shù)學(xué)知識很多啊，很重要啊。

聲音好聽！==

我想問一下老師為啥打了一個print（“Coef”）然后就直接跳出了那么多代碼？快捷鍵是啥啊？

講得太簡略了，函數(shù)和參數(shù)代表的意義都沒說明白就講下一個內(nèi)容了

完全不知道講的是什么

不知道講的是啥

還是去找本書看吧，我發(fā)現(xiàn)有本書寫得不錯

機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是一個函數(shù)。機器學(xué)習(xí)使用訓(xùn)練好的算法或者函數(shù)對歷史數(shù)據(jù)進行處理，得出我們想要的結(jié)果。根據(jù)結(jié)果的不同，我們把機器學(xué)習(xí)分成以下幾類
如果不在打標記的情況下得出的結(jié)果我們稱之為無監(jiān)督學(xué)習(xí)，如聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則
如果提前進行打標記處理，那么就是監(jiān)督學(xué)習(xí)。根據(jù)打標記的數(shù)據(jù)是離散的還是連續(xù)的，我們又進一步分為分類（結(jié)果是有限、離散的）和回歸（結(jié)果是連續(xù)的）。數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的一般步驟是數(shù)據(jù)預(yù)處理→數(shù)據(jù)建模→結(jié)果驗證，這個工具包具體要結(jié)合自己的論文和實習(xí)進行整理。

Scikit-learn 是基于Python的數(shù)據(jù)挖掘建模和機器學(xué)習(xí)（監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)）的工具包
他可以方便的實現(xiàn)分類、回歸、聚類、降維常用的操作。具體詳見官網(wǎng)http://scikit-learn.org/stable/#

要記得多看幾遍，每一遍都有新收獲。急功近利和走捷徑都是瞎扯淡，還是務(wù)實為好。

剩余的代碼
#文件操作
df6=pd.read_csv("文件路徑")
print("CSV:",df6)
df7=pd.read_excel("文件路徑")
print("Excel:",df7)

#pandas時間、繪圖、文件操作
#Time Series時間序列,獲取秒
t_exam=pd.date_range("20170301",periods=10,freq="S")
print(t_exam)
#圖表
ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range("20170301",periods=1000))
#print(ts)
ts=ts.cumsum()
from pylab import *
ts.plot()
show()

字太小 看不清

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