决策树算法的一个优点是，如果处理非线性数据，它不需要对特征进行任何转换。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressor# 观察线性回归与训练数据的吻合程度def lin_regplot(X, y, model):# s

SelectKBest()函数:选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据。

依存句法（Dependency Parsing， DP）通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。直观来讲，依存句法的目的在于分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。from pyhanlp import *sentence = "徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"print(HanLP.parseDependency(sen

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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。具体原理可以参考“一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）“：https://www.cnblogs.c