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RSS订阅原创 梯度下降求解逻辑回归
梯度下降求解逻辑回归Logistic Regression我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。#三大件import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyp
2021-07-10 20:56:16
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原创 4电商打折套路
本篇主要讲电商打折套路，与之前的几篇相较，改进之处在于使用了Bokeh Plot画图。链接：https://pan.baidu.com/s/1UrbrH0jtNfXOE3X6ZuEpsQ提取码：2222import plotly as pypy.offline.init_notebook_mode()pyplot = py.offline.iplotimport plotly.graph_objs as gofrom plotly.graph_objs import Scatterfro
2021-05-18 23:01:53
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原创 3探索用户行为模式
3探索用户行为模式这一期数据分析学习博文主要讲述如何运用PV 每天访客量(访问多少次)、UV 去重后的每天访客量(有多少人访问)、ARPPU Average Revenue Per Paying User(从每位付费用户上获得的收入，反映每个付费用户的平均付费额度=总收入/活跃用户付费数量)、ARPU Average Revenue Per User(平均从每位用户获得的收入，由总收入/AU（Active Users）计算得到，可以衡量产品的盈利能力和发展能力，这里使用活跃用户数平均消费次数=消费
2021-04-17 20:58:34
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原创 2互联网金融项目
2互联网金融项目环境为Anaconda3，Python3.8，用JupyterNotebook写的数据文件在百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1oirvShTzpKZddznODrnq1g提取码：2222import plotly as pypy.offline.init_notebook_mode()pyplot = py.offline.iplotimport plotly.graph_objs as gofrom plotly.graph_objs im
2021-04-03 19:09:40
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原创 1电商平台零售数据分析
1电商平台零售数据分析环境为Anaconda3，Python3.8，用JupyterNotebook写的数据文件在百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1DwWF4Vpduj8SqRUUezt4ew提取码：2222import plotly as pypy.offline.init_notebook_mode()pyplot = py.offline.iplotimport plotly.graph_objs as gofrom plotly.graph_objs
2021-03-25 20:05:15
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空空如也
空空如也
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