程序员学编程 的专栏

欢迎加入python学习交流群 667279387Pandas学习（一）–数据的导入 pandas学习（二）–双色球数据分析 pandas学习（三）–NAB球员薪资分析 pandas学习（四）–数据的归一化 pandas学习（五）–pandas学习视频这是国外的一小哥录制的pandas学习视频，语速很缓，适合英语不太好的同学。 视频地址：https://www.youtube.c

数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法（一）–K近邻算法 （KNN） 数据挖掘算法（二）–决策树 数据挖掘算法（三）–logistic回归在介绍logistic回归之前先复习几个基础知识点，有助于后面的理解。基本数学知识点1、对数似然函数若总体X为离散型，其概率分布列为 P(X=x)=p(x,θ) P(X=x)=p(x,\theta) 其中θ\theta为未知参数。设 (X1,X2,...,

给定一个数据集{yi,xi1,...,xip}ni=1\{y_i,x_{i1},...,x_{ip}\}_{i=1}^{n} ，线性回归模型主要是为了找到变量yiy_i 和向量XX的线性关系。 This relationship is modeled through a disturbance term or error variable εi — an unobserved random var

欢迎加入python学习交流群 667279387Pandas学习（一）–数据的导入 pandas学习（二）–双色球数据分析 pandas学习（三）–NAB球员薪资分析 pandas学习（四）–数据的归一化 pandas学习（五）–pandas学习视频归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数

ID3算法在介绍ID3算法之前先介绍下熵的概念 信息熵 ：它是随机变量不确定度的度量。一个离散随机变量X的概率密度函数为p(x)p(x)，那么X的熵可以定义为H(x)=−∑xp(x)log2p(x)H(x)=-\sum_{x}{p(x)log_2p(x)} 使用2为底的对数函数，熵的量纲一般情况下为比特（bite）。当对数底位e的情况，熵的单位为奈特（nat）。在平均意义下，它是为了描

数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法（一）–K近邻算法 （KNN） 数据挖掘算法（二）–决策树 数据挖掘算法（三）–logistic回归算法简介KNN算法的训练样本是多维特征空间向量，其中每个训练样本带有一个类别标签。算法的训练阶段只包含存储的特征向量和训练样本的标签。 在分类阶段，k是一个用户定义的常数。一个没有类别标签的向量（查询或测试点）将被归类为最接近该点的k个样本点中最频繁使用的

学习笔记汇总 Pandas学习（一）–数据的导入 pandas学习（二）–双色球数据分析 pandas学习（三）–NAB球员薪资分析 pandas学习（四）–数据的归一化 pandas学习（五）–pandas学习视频本章主要利用双色球开奖数据来学习pandas的DataFrame数据选取，Series的统计功能，以及matplotlib画柱状图。ball.py# -*- co

欢迎加入python学习交流群 667279387学习笔记汇总 Pandas学习（一）–数据的导入 pandas学习（二）–双色球数据分析 pandas学习（三）–NAB球员薪资分析 pandas学习（四）–数据的归一化 pandas学习（五）–pandas学习视频本篇文章主要利用NBA球员的薪资数据处理来进一步学习pandas这个数据处理工具。1、获取数据并保存本文从网

欢迎加入python学习交流群 667279387学习笔记汇总 Pandas学习（一）–数据的导入 pandas学习（二）–双色球数据分析 pandas学习（三）–NAB球员薪资分析 pandas学习（四）–数据的归一化 pandas学习（五）–pandas学习视频本文所有的环境：python ：3.5 pandas：0.19.2 numpy：1.12.1，sqlalchem