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文檔簡介

機(jī)器學(xué)習(xí)

——科比投籃預(yù)測頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程頭歌人工智能專業(yè)系列課程項目概述123能力提升在于實踐模型構(gòu)建代碼演示頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程全面推動學(xué)習(xí)者能力提升升級實踐教學(xué)激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新助力產(chǎn)業(yè)變革機(jī)器學(xué)習(xí)

——科比投籃預(yù)測頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程項目概述項目概述項目目的2016年4月12日星期三,科比·布萊恩特在作為洛杉磯湖人隊的最后一場比賽中得到60分,標(biāo)志著他從NBA退役??票仍?7歲時被選入NBA,在他漫長的職業(yè)生涯中贏得了這項運動的最高榮譽。使用科比20年來的上籃和投籃數(shù)據(jù),你能預(yù)測哪些投籃會落入網(wǎng)中嗎?本項目適合做分類基礎(chǔ)、特征工程和時間序列分析。預(yù)測:科比投籃選擇,哪一種選擇命中率更高。數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)集基本信息:25697*32該數(shù)據(jù)包含科比·布萊恩特在其20年職業(yè)生涯中每一次投籃的位置和情況。該數(shù)據(jù)集具有強(qiáng)烈的時間屬性任務(wù)是預(yù)測投籃是否得分(shot_made_flag)。字段描述頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程全面推動學(xué)習(xí)者能力提升升級實踐教學(xué)激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新助力產(chǎn)業(yè)變革機(jī)器學(xué)習(xí)

——科比投籃預(yù)測頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程模型構(gòu)建模型構(gòu)建加載相關(guān)packagesimport

pandas

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operator模型構(gòu)建1、數(shù)據(jù)加載和觀察allData

=

pd.read_csv('work/data.csv')data

=

allData[allData['shot_made_flag'].notnull()].reset_index()在數(shù)據(jù)集中加入一些時序特征data['game_date_DT']

=

pd.to_datetime(data['game_date'])data['dayOfWeek']

=

data['game_date_DT'].dt.dayofweekdata['dayOfYear']

=

data['game_date_DT'].dt.dayofyear模型構(gòu)建1、數(shù)據(jù)加載和觀察模型構(gòu)建2、數(shù)據(jù)的可視化模型構(gòu)建模型構(gòu)建模型構(gòu)建模型構(gòu)建模型構(gòu)建模型構(gòu)建投籃命中率基于隨機(jī)森林的投籃選擇頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程全面推動學(xué)習(xí)者能力提升升級實踐教學(xué)激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新助力產(chǎn)業(yè)變革機(jī)器學(xué)習(xí)

——科比投籃預(yù)測頭歌教學(xué)研究中心頭歌人工智能專業(yè)系列課程代碼演示代碼演示MFCCMFC

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