Python学习心得之九

省:昨天感觉YOYO和爷爷奶奶玩得很好,看来吃饱了喝足了,休息够了,精力果然旺盛,也不累,直到离开的时候还不停的玩耍,在楼下广场上踩星星,不忍离开。哈哈哈。

昨天也带着小家伙去逛商场,她果然招人喜欢,很多商场的工作人员都迎来看看,还有一个买衣服的姐姐给她提供了玩具,说小家伙就在这里玩耍吧。哈哈。

昨天新买的统计学的书籍到了,但我浏览了一遍,确实不如之前买的那个盗版,所以还得继续找David Freedman这个版本,这才是我需要的内容,把基本的原理和内容充分讲解,重逻辑,重推理,不是直接给结论,给你公式。

今天要做的事情已经列出来了,今天按条消灭掉。

好了,回到正题,Python学习,昨天已经成功使用了seaborn这个库花了很多图出来,我觉得这个工具简直太好用了,可以把很抽象的东西直接搞出来,可视化做得非常好,但是当我使用seaborn拟合出一条曲线的时候,我想知道线性回归的R2值和方程的时候,发现很难做到,在网上查了资料,说是得用另外一个库,sklearn。

sklearn也是一个科学统计非常重要的东西,我记得是叫做scikit learn这个东西,里面有大量的模型可以直接应用,我上网查了一些资料,很多讲机器学习的内容都在引用这个库。

看来的确重要,入门很容易,但是里面博大精深,这个很对我的胃口,哈哈。

于是,我试着sklearn里面的函数,linearregression()这个函数使用,并且有预测值,然后用预测值和真值做差,做差的平方,这样试着看看,这才是求解R2值的方法。

但是昨天试着做了一下,发现报错了,应该是自己的数据结构不太对,我觉得自己对数据结构的东西不是很了解,所以导致的报错,这个确实得补充下,早上看了看工具书找到一些解法,待会试试。

同时,昨天我在外网上找到了一些老外讲解的视频,我觉得质量非常好,非常耐心的讲解原理,同时,英语我也完全听得懂,我想起了LX同学给我讲的,还得要翻墙,外网上的资料比国内的好很多,哈哈。

有同感,今天继续。