Amy9_Miss的博客

相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。判断数据之间的关系，常用的方法有两种：散点图和相关关系。散点图散点图：是判断数据是否具有相关关系最直观的方法。相关系数相关系数是反映两个变量之间线性相关程度的指标（相关系数的平方称为判定系数）常用的衡量变量间相关性的方法主要有三种：Pearson相关系数：即皮尔逊相关系数，用于衡量两个连续性随机变量间的相关系数。Spearman相关系数：

支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；SVM的的学习策略就是间隔最大化，SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。SVM的实现中，最流行的一种实现是序列最小优化（Sequential Minimal Optimization, SMO）。SVM可以使用核函数（kernel）的方式，可以对非线性可分的数据进行分类。原理希望找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。这里点到分隔面

​ 通过对《利用Python进行数据分析》这本中文书的学习，了解和掌握了很多python相关知识，将自己编写的脚本和数据集附上。​ 由于我用的是python3.6版本，用书中有些地方会报错，所以，我的代码中会有相关修改，保证运行成功！数据集+脚本点这里环境说明系统：Win10python版本：3.6数据集说明​ 数据集多集中在‘datasets.rar’压缩包中，具体包括以下数据集：具体章节​ 主要包括以下代码，具体脚本链接点这里第2章：引言第3章：python基础

python3 pandas文件的读写csv文件读写csv读取1. 数据中有索引列（时间类型），第一行为列名import pandas as pd## 方法一## 在调用read_csv()方法时指定engine为Python，避免文件名含中文报错volume=pd.read_csv('volume.csv',engine = 'python', parse_dates=True,index_col=0)volume.head()## 方法二# 也可用read_table 默认分隔符‘

在Pycharm中创建py文件时，希望每次能自动添加默认文件头。打开Pycharm后，按照如下进行设置：File -> settings -> Editor -> File and Code Templates -> Python Script找到Python Script选项，然后将以下内容添加进文本框，点击 ok 即可：# !/usr/bin/env python# -*-coding:utf-8 -*-"""# File : ${NAME}.py#

python安装basemapbasemap工具集（https://matplotlib.org/basemap/）使得我们能够用python在地图上绘制2D数据。basemap提供了许多不同的地球投影一级一种将地球上的经纬度坐标投影转换为二维matplotlib图的方式打开网址（点这里），下载basemap和pyproj这两个安装包，找到适应自己电脑和python的对应版本安装​ ...

basemap工具集（https://matplotlib.org/basemap/）使得我们能够用python在地图上绘制2D数据。basemap提供了许多不同的地球投影一级一种将地球上的经纬度坐标投影转换为二维matplotlib图的方式打开网址（点这里），下载basemap和pyproj这两个安装包，找到适应自己电脑和python的对应版本安装先执行pip install pypro...