【机器学习与数据科学全领域速查表】

✅机器学习篇

❶ 算法决策树:从分类(逻辑回归/SVM)到聚类(K-means/DBSCAN)全流程决策路径

❷ Scikit-learn宝典:StandardScaler标准化→LinearRegression建模→KMeans聚类一条龙

❸ 模型评估黄金指标:混淆矩阵/ROC曲线/交叉验证速查公式

✅R语言篇

❶ 向量操控四维法则:按位置/名称/条件/序列精准切片

❷ 数据框高阶操作:dplyr包select/filter函数链式编程

❸ 类型转换秘籍:as.numeric→as.factor→as.Date数据类型自由切换

✅Python数据科学篇

❶ 字符串处理大全:split/strip/join方法组合拳

❷ Numpy数组核心:reshape广播机制+条件索引技巧

❸ 环境配置指南:Anaconda+Spyder黄金搭档配置图解

💡实战技巧:

机器学习模型选择困惑时,速查图1的"Yes/No"决策路径

R语言数据清洗必见图4的向量操作符优先级表

Python特征工程可复用图8的字符串向量化模板

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