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本文目录一览：
- 1、Python的就业方向有哪些?
- 2、机器学习!多标签回归(这几个标签本身是相关的)每一个标签训练一个回归器...
- 3、常用Python机器学习库有哪些
- 4、机器学习中,使用逻辑回归(python)做二分类时,recall,f1_score,support的...
- 5、逻辑回归等于什么加什么
- 6、请问怎么学习Python?
Python的就业方向有哪些?
常规软件开发 Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
Python十大就业方向：web开发：Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库。可以很好地实现web开发，搭建web框架，比较说diango。
Python的就业方向是非常多的，而且薪资水平都不低，例如：web前后端开发、Python爬虫工程师、数据分析&数据挖掘工程师等。Python作为当下最热门的编程语言之一，应用非常广泛，学好了不愁找不到工作。
下面将就业非常好的方向分析一下哦！第一：Python web开发学完Python可以做web开发，因为现在中国学习Python的比较少，而招聘Python的却非常的多。所以Python web是一个非常的选择方向。
机器学习!多标签回归(这几个标签本身是相关的)每一个标签训练一个回归器...
分类和回归是机器学习中常见的两种监督学习任务。分类是一种预测模型，用于将输入数据划分到预定义的类别中，其通过学习样本数据的特征和标签之间的关系，建立一个决策边界或者分类规则来进行分类预测。
还有一些算法是监督学习和非监督学习的结合，如半监督学习和集成学习。半监督学习是在大部分数据没有标签的情况下使用少量有标签的数据来进行训练，集成学习是将多个模型融合为一个最终模型。
在推导过程中，我们***定分类是两个类别的（逻辑回归是经典的而分类器）。设定y（标签）要么取0要么取1，这样就可以把两个类别进行整合，得到一个更直观的表达。
斯塔基（Scikit-learn）是一个强大的开源机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助开发者快速地构建和实现机器学习模型。
回归决策树树是用于回归的决策树模型，回归决策树主要指CART算法， 同样也为二叉树结构。以两个特征预测输出的回归问题为例，回归树的原理是将特征平面划分成若干单元，每一个划分单元都对应一个特定的输出。
常用Python机器学习库有哪些
1、Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
2、`scikit-learn` 库：`scikit-learn` 是 Python 中一个重要的机器学习库，包含了各种常见的机器学习算法、数据预处理工具、模型评估方法等，能够帮助我们完成从数据清洗到建模评估的全流程任务。
3、Scikit-learn：是一个Python机器学习库，它包含了各种机器学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等。Scikit-learn还提供了一些数据预处理和模型评估工具。
4、Python中6个最重要的库：第NumPy NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。
机器学习中,使用逻辑回归(python)做二分类时,recall,f1_score,support的...
逻辑回归最后得到的目标式子如下：如果是二分类的话，则m值等于2，如果是多分类，m就是相应的类别总个数。
F1-score=（2recall*precision）/（recall+precision）（2）P-R曲线（Precision-Recall Curve）以precision为纵轴，以recall为横轴，取不同的分类阈值，在此基础上画出来的一条曲线就叫做PR曲线。
举两个例子： ①在一个二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60：1。
在进行机器学习任务之前，需要选择适合的模型。卡彭提供了多种常用的机器学习模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
逻辑回归等于什么加什么
逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。注意咯，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂（logistic）”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。
Logistic回归的方程是y(i)=σ(wTx+b)，其中 σ(z(i))=11+ez(i)。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
logistic回归公式：y=w#39x b.logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
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无序多分类逻辑回归；因变量为无序多类变量，如健康知识获取途径(传统大众媒体=1，网络=2，社区宣传= 3)；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据。
请问怎么学习Python?
学python的方法有制定学习***、视频学习、课后练习。制定学习*** 制定学习***，每天按***进行，可以观看B站的零基础学Python相关的***。
清楚学习目标 无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习***的过程。
相关免费学习推荐：python***教程学好python的方法：勤加练习，对于初学者来说，对于python语言会比较陌生，因为每种语言都有自己的语法，自己的[_a***_]，比如python内置了许多的函数，但是需要多敲代码，记住并且知道怎么使用。
学习Python可以遵循以下步骤：学习基本语法：开始学习Python的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等。可以通过官方文档、在线教程或***教程来学习。练习编码：通过编写简单的代码来练习Python编程。
基础知识：学习每一种新的编程语言都是从最基本的开始，对于python而言也是需要先学习其基础知识。python的基础知识包括：变量和数据类型，List和Tuple，条件判断和循环，Dict和Set， 函数，切片，迭代和列表生成式。
了解编程基础 在学习Python编程之前，可以先掌握编程基础知识，例如计算机的基本操作、编程概念、变量、循环、条件语句等等。学习Python基础语法 学习Python语言的基础语法，包括数据类型、控制流、函数、模块等等。
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