cookdata 山西大学 机器学习 作业 答案 100道选择题
1. 决策树 2. Matplotlib 3. decomposition.NMF 4. model.predict(x_test) 5. 离散化 特征编码 标准化 缺失值插补 6. df1['体育'] = df1['体育'].replace({np.NaN:0}) 7. LOF算法对数据集中的每个点计算一个局部离群因子LOF，LOF越大于1，则认为该样本点的密度高于其邻域点的密度，该点是密集点 8. 随着模型...【查看原文】
1. 决策树 2. Matplotlib 3. decomposition.NMF 4. model.predict(x_test) 5. 离散化 特征编码 标准化 缺失值插补 6. df1['体育'] = df1['体育'].replace({np.NaN:0}) 7. LOF算法对数据集中的每个点计算一个局部离群因子LOF，LOF越大于1，则认为该样本点的密度高于其邻域点的密度，该点是密集点 8. 随着模型...【查看原文】
