如何创建美国选举结果的时间序列分级统计图

数据地址为源地址，如果失效请与我联系。

本节课为「计算机视觉 CV 核心知识」第 6 节；

为什么我们需要了解模型如何进行预测

多项式回归的过度拟合及其避免方法

本节课为「计算机视觉 CV 核心知识」第 5 节；

Interpretability 模型和 Explainability 模型之间的区别以及为什么它可能不那么重要

使用 DNN 和字符 n-gram 对一段文本的语言进行分类（附 Python 代码）

使用 PCA 探索数据分类的效果（使用 Python 代码）

本节课为「计算机视觉 CV 核心知识」第 4 节；

原文：https://towardsdatascience.com/identifying-restaurant-hotspots-with-a-gaussian-mixture-model-2a840ab0c782

使用 GMM 识别加拿大多伦多的直观餐厅集群（附 Python 代码）

聚类算法（例如 GMM）是一种有用的工具，可帮助识别数据中的模式。它们使我们能够识别数据集中的子组，从而提高你的理解或增强预测模型。在本文中，借助 GMM，我们将尝试使用位置数据识别多伦多的餐厅集群。目标是找到在地理上合理但在其他特征（例如餐厅评级）方面具有不同特征的集群。我们将讨论关键代码，你可以在GitHub¹上找到完整的项目。