简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。

监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。

大数据文摘受权转载自法纳斯特

Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。

在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。

Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。

同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。

随机森林属于集成学习Bagging的典型算法，其弱学习器为决策树算法。如下图所示。

随机森林会在原始数据集中随机抽样，构成n个不同的样本数据集，然后根据这些数据集搭建n个不同的决策树模型。最后，根据这些决策树模型的平均值（针对回归模型）或者投票情况（针对分类模型）来获取最终结果。

随机森林的“随机”是指数据随机采样以及特征随机采样，“森林”则是指利用多棵自由生长的决策树组成一片“森林”。 “随机”使它具有抗过拟合能力，“森林”使它更加精准。

你是否曾面对枯燥的数据表格却无从下手？只需几行代码，让你的数据“活”起来！

在数据时代，仅有冷冰冰的数字远远不够。如何让数据开口说话，揭示背后的规律与价值？Python的Matplotlib和Seaborn库正是你的不二之选！

我想大家都听说过人工智能agent，觉得是如此高大上，但如果你亲身体验过 Jupyter Agent 之后，你绝对会被他不容小觑的能力所折服！接下来云朵君将和大家一起探索一番！

什么是 Jupyter Agent？

Jupyter Agent是HuggingFace空间中的一个人工智能代理。它只需一个提示就能创建整个 python 笔记本，并能自主处理错误、输出和读取上传的文件。虽然它被称为 Jupyter Agent，但其工作方式与谷歌 Colab 相同，有些人可能对谷歌 Colab 创建 python 笔记本更为熟悉。

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。这里先不讲解原理，通过两个实例介绍一下SVM在机器学习中的作用和使用方法。

SVM也是一种有监督学习算法，从与标记的训练数据集中建立学习函数，仅需少量训练样本，其函数可以是分类函数（输出是二元的），解决了区分两类由n维向量表示的成员的一般性学习问题；通过引入可选的，经过修改的，包含距离度量的损失函数，SVM也可以被用于回归问题。

做数据分析时，一堆冷冰冰的数字总让人头大？其实只要把数据变成直观的图表，规律和结论分分钟浮出水面。今天就给大家安利一个Python绘图神器——Seaborn，哪怕是编程新手，也能画出专业级的统计图表！

为什么选Seaborn？新手必看优势

很多人学Python绘图先接触Matplotlib，但用起来总觉得麻烦：调颜色、改字体、调整坐标轴，一行行代码写下来，半天才能画出一张能看的图。

今天来更新一个超超超级经典的数据集的数据分析实验吧！

在今天这个实验室中，我们将使用著名流行的数据集——【鸢尾花数据集-Iris Dataset】(来自Ronald Fisher)。

由Fisher在1936年整理的Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。其数据集变量包含4个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度））这四个变量预测鸢尾花的分类，其特征值都为正浮点数，单位为厘米。预测变量目标值为鸢尾花的分类为三类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。