Bokeh 是一个功能强大的 Python 数据可视化库，可帮助创建用于 Web 的交互式和独特可视化效果。Bokeh 支持各种渲染技术，并提供各种内置工具来创建具有多个标记的复杂可视化效果。本文档将指导您完成使用 Bokeh 创建具有多个标记的绘图的过程。此绘图结合了不同的标记，以在单个绘图中显示多个数据序列，从而提供了一种更有效的方法来理解不同变量之间的关系。范围滑块的主要好处是什么？交互式 - RangeSlider 提供了一种交互式的方法……阅读更多

Pandas DataFrame 是一个具有行和列的二维表，这些行和列是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法更改。使用列表从头开始创建 DataFrame 是数据科学和信息技术中的一项常见任务。列表是有序元素集合，它是 Python 中最常用的数据结构之一。列表可以存储任何类型的数值，例如数字、字符串和布尔值。在本文件中，我将详细解释如何使用逐步说明和代码的真实示例从列表创建 Pandas DataFrame……阅读更多

在当今数据驱动的世界中，拥有高效的数据处理方式至关重要，而 SQLite 是小型数据库系统最佳解决方案之一。SQLite 是一个流行的关系数据库系统，易于使用、轻量级且可扩展。一种在 SQLite 中存储数据的方法是将其存储为 CSV 格式。这允许我们将结构化数据存储在平面文件中，这些文件可以借助 Python 轻松解析。在本教程中，我们将学习如何使用 Python 从 CSV 文件创建 SQLite 数据库。什么是 SQLite 数据库？SQLite 是一个软件库……阅读更多

车辆识别号码 (VIN) 是分配给 1981 年后制造的每辆汽车的唯一 17 位代码。它包含有关车辆制造商、型号、制造年份、原产国和其他相关详细信息的信息。在本使用说明书中，我们将学习如何使用 Python 编程语言创建一个图形用户界面 (GUI)，以从 VIN 号码中提取车辆信息。先决条件在我们深入研究创建 GUI 的细节之前，您应该对 Python 编程、面向对象编程 (OOP) 概念以及如何使用 Tkinter 模块有基本的了解。推荐设置列表 pip……阅读更多

破碎是机器学习中的一个关键概念，它指的是分类器准确区分一组点的任意标记的能力。严格来说，如果分类器可以将它们划分为所有可行的二元类别，则它会破坏一组点。分类器能够破碎的最大点数由 VC 维度指定，该维度衡量分类器对数据的分类能力。对于机器学习从业者来说，理解破碎的概念和 VC 维度至关重要。在这篇文章中，我们将仔细研究破碎点集……阅读更多

贝叶斯定理是概率论的基石，它能够计算条件概率。该定理背后的思想是，当出现新信息时，意见或先前知识会发生变化。贝叶斯定理在机器学习领域的重要性日益提高，因为它能够将先前信息纳入统计模型，从而产生更精确的预测。贝叶斯定理在机器学习中的应用领域包括垃圾邮件检测、医学诊断、图像识别和自然语言处理。贝叶斯定理通过提供……阅读更多

在机器学习领域，训练测试分割是一种简单而有效的方法。从本质上讲，它需要将您的数据集分成两个独立的集合，一个用于训练您的模型，另一个用于评估其正确性。可以使用此方法评估您的模型预测在面对新数据时的效率。您可以通过向其提供尚未训练过的新数据集来评估模型概括的有效性，以及它在现实世界中的表现。训练测试分割本质上充当了……阅读更多

数据分析和理解在很大程度上取决于数据可视化。流行的编程语言 Python 提供了一些库，可以帮助进行数据可视化。数据科学家经常使用 meshgrid() 和 contourf() 来生成 2D 和 3D 图表，因为它们是促进复杂数据集显示的出色工具。对于构建用于各种可视化（如热图和等高线图）的点网格，Meshgrid() 是一种非常有用的方法。在这篇博文中，我们将讨论两种关键方法：meshgrid() 和 contourf()。这些方法对于三维数据的二维可视化至关重要。什么是 Meshgrid()？Meshgrid()……阅读更多

回归分析是最常用的统计方法之一，用于检验两个或多个变量之间的关系。它是一种有效的预测和模拟变量行为的工具，广泛应用于经济学、金融学、工程学和社会科学等各个学科。回归分析的一个最重要的方面是其几何解释，它揭示了变量之间关系的本质。本文将探讨回归的几何解释，以及如何利用它来理解变量之间的关系。什么是回归分析？回归……阅读更多

从统计学角度来看，逻辑回归可以对二元因变量和一个或多个自变量之间的关系进行建模。在机器学习和数据科学应用中的分类任务中，它经常被使用，目标是根据其属性预测新观测值的类别。逻辑回归中与每个自变量相关的系数对于确定模型的结果至关重要。在这篇博文中，我们将探讨逻辑回归系数以及它们如何影响模型的整体有效性。理解逻辑回归系数 理解逻辑……阅读更多