在機器學習應用過程中，遇到複雜的機器學習系統，往往是乙個人或者乙個團隊去研究優化某個部分。而andrew ng不止一次的提到，有些公司花六個月去解決一開始就錯的問題(eg. high variance but try more training examples)，最後發現該部分根本不影響整體。
from numpy import array, cov, corrcoef
data = array([data1, data2])
#計算兩組數的協方差
#引數bias=1表示結果需要除以n，否則只計算了分子部分
#返回結果為矩陣，第i行第j列的資料表示第i組數與第j組數的協方差。對角線為方差
cov(data, bias=1)
#計算兩組數的相關係數
#返回結果為矩陣，第i行第j列的資料表示第i組數與第j組數的相關係數。對角線為1
corrcoef(data)
描述性統計是容易操作，直觀簡潔的資料分析手段。
python群:190341254
丁。
安裝numpy 機器學習的一般流程與NumPy安裝
美麗生靈 生日快樂 人工智慧現在越來越火熱，逐漸走進人們的視野中，利用人工智慧由自動駕駛 語音識別 影象處理等，這些火熱的發展也離不開硬體的發展，也離不開機器學習的計算機演算法 讓機器模擬人 思考 學習 實現演算法最主要的是用到python語言，就要用到numpy pandas以及matplotli...
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