tansuo17的博客

所有日期、时间的api都在datetime模块内。1. 日期输出格式化 datetime => stringimport datetimeow = datetime.datetime.now()ow.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')输出'2015-04-07 19:11:21'trftime是datetime类的实例

函数名称均为sklearn库中的函数1.线性回归算法：LinearRegression：　　其中常用的有：Ridge:岭回归算法，MultiTaskLasso:多任务LASSO回归算法，ElasticNet:弹性网眼算法，LassoLars:LARS套索算法，OrthogonalMatchingPursuit:正交匹配追踪（OMP）算法，　　BayesianRidge:贝叶斯岭回归算法

《Python数据分析与实战挖掘》 张良均基础篇书推荐：《用python做科学计算》扩展库 简介Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计

机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到：端到端地预测（

第一节介绍数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数据的工具。近些年来，Python在开发以数据为中心的应用中被用的越来越多。感谢大型科学计算社区的支持以及大大丰富的数据分析函数库。尤其是，我们可以看到如何：• 导入和可视化数据• 数据分类• 使用回归分析

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6

这篇文章给大家分享了python中常用的九种预处理方法，对大家学习或使用python具有一定的参考价值，有需要的朋友们可以一起来看看本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)变换后各

plotly是开挂的作图神器，可以供js, python, R, DB等使用。具体见官网plotly官网1. 安装pip install plotly1更新pip install plotly --upgrade12. 在线使用，画的图会存入云账户中import plotly#设置用户名和API-Keyplotly.tools.set_credentials_file

梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。 梯度下降梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快。在线性回归算

1、多线程的理解多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少（不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快），缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。2、Python多线程创建在Python中，同样可以实现多线程，有两个标准模块thread和threading，不过我们主要使用更高级的threading模块。使...

字符串操作在python有各种各样的string操作函数。在历史上string类在python中经历了一段轮回的历史。在最开始的时候，python有一个专门的string的module，要使用string的方法要先import，但后来由于众多的python使用者的建议，从python2.0开始， string方法改为用S.method()的形式调用，只要S是一个字符串对象就可以这样使用

采用python中SQLalchemy模块访问数据库 1. SQLalchemy简介SQLAlchemy是一个开源的SQL工具包，基本Python编程语言的MIT许可证而发布的对象关系映射器。SQLAlchemy提供了“一个熟知的企业级全套持久性模式，专为高效率和高性能的数据库访问而设计“。SQLAlchemy的首次发布2006年2月，并已迅速成为最广泛使用的对象关系映射在Python

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python代码。目录一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化

从这本教程开始学习Python：http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

http://www.cnblogs.com/simon-c/p/4562080.htmlPython的两种运行方式　　从2015年5月19日注册博客园，立志于要通过写博客的方式，记录自己编程的点点滴滴，由于自己太懒，一直拖到现在，“拖延症”是病得改，今天终于写自己第一篇博客了，有点小激动！　Python是由Guido van Rossum于1989年底发明的，1989年圣

Matplotlib这是一个分为四部分的Matplolib教程。1st 部分:第一部分介绍了Matplotlib基本功能，基本figure类型。Simple Plotting exampleIn [113]:%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #i

你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题：需要多久来学习Python？我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢？学习Python最好的书或者课程有哪些呢？为了处理数据集，我应该成为一个

loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合） 同理，索引列数据也是如此！举例说明： 1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据: （1）locimport pandas as pddata=[[1,2,3],[4,5,6]]index=['a','b']#行号colu

Linux版本升级：1、  首先确认Linux操作系统中自带的python 版本时候与自己所需要的版本一致所有的python版本都在https://www.python.org/ftp/python/ 选择下载2、 wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.11/Python-2.7.11.tgz 进行下载3、 解压

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自

现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。数据可视