传统机器学习
朴素贝叶斯的原理贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。公式如下：
P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}该公式最大的优点就是可以忽略AB的联合概率直接求其条件概率分布。因为整个形式化过程只做最原始、最简单的建设：各特征属性是条件独立
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召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线
召回率、准确率在二分类问题中，常用的分类器性能评价指标是精确率和召回率
如图所示：
绿色的半圆就是TP(True Positives)
红色的半圆就是FP(False Positives)
左边的灰色长方形（不包括绿色半圆），就是FN（False Negatives）
右边的 浅灰色长方形（
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逻辑回归损失函数的推导
逻辑回归主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式
优点：计算代价不高，易于理解和实现
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高
适用数据类型：数值型和标称型数据
Regression问题的常规步骤为：
寻找h函数（即hypothesis）；
构造J函数（损失函数）；
想办法使得J函数最小并求得
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Pandas学习笔记（未完成~~~）
12import pandas as pdimport numpy as np
数据定义及使用定义序列, pandas中的数据形式通常是float32或float64
12>>> s = pd.Series([1,3,4,np.nan,11,99])>>> s
0
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Jupyter notebook 学习
以前写python一直使用的是Pycharm，最近听同学都在谈论Jupyter做数据科学很方便易用，于是着手学习学习。以前也简单尝试过Jupyter，但是没觉得比Pycharm好用，这次要认真使用看看。
安装在使用之前，我们需要先进行安装。在 Jupyter website 上能找到完整的安装步
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廖雪峰Python教程学习笔记
这篇文章是我学习廖雪峰Python教程时记的笔记，内容框架一致，但内容大部分都只记录了我之前没注意的知识点，其他部分可能有所遗漏。要提醒自己时常取出复习，书要越读越薄。
Python 基础数据类型和变量print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：
12>&
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Hello World
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