weixin_42730572的博客

Python中的机器学习 Scikit-Learn库，机器学习库 统一的使用方法：.fit，.predict 分类：SVM，k近邻，决策树 回归：SVR，岭回归，Lasso 聚类：k均值，谱聚类 集成：随机森林，Adaboost，GBDT 将维：PCV，非负矩阵分解 模型选择：网格搜索，交叉验证 预处理：归一化、文本处理 ...

Python 大数据分析教程_4_SciPy 科学计算库 插值：scipy.interpolate 统计：scipy.stats 优化：scipy.optimize 积分：scipy.integrate 线代：scipy.linalg interpolate 插值 stats 统计 optimize 优化 integrate 积分 linalg 线性代数 ...

分类和回归 支持向量机 朴素贝叶斯 k近邻 决策树 神经网络 线性回归 多项式回归 聚类 k均值聚类 层级聚类 评价指标 损失函数 AUC指标 F1分数 深度学习 张量（Tensor）与自动求导 深度学习库 Tensorflow Pytorch Keras ...

数据读写 json pickle 对python对象进行序列化 h5 re 正则表达式：匹配字符串，用单个字符串描述格式 collections 数据探索 类型转换 统计函数 变换和排序 可视化 曲线 散点图 饼图 ...

目标 从一个数据集中提取有用的信息 方法 机器学习 统计方法 人工智能 问题定义 明确要解决的问题/提取的信息 对问题的假设进行抽象简化 进行一些数学化的处理 推荐系统 用户u，商品i 预测用户对商品i的感兴趣程度 二分类问题：p(y=1｜u,i) 回归问题：Rating(i,u） 网页搜索 用户u，搜索词q，网页d 排序问题：rank（d｜u,q） 舆情分析 美国大选，问卷分析 关联规则 频繁集查找 物品i,j之间是否存

Pandas 库介绍 文章目录Pandas 库介绍什么是--Pandas？Pandas与Numpy区别pandas引入pandas主要数据结构Seriesseries类型由如下类型创建Series对象的index和values属性删除Series中的数据修改Series中的数据添加数据到Series 什么是–Pandas？ Pandas是Python的第三方库，提供高性能、易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matpalotlib一同使用 Pandas与Nump

Python 大数据分析教程_第二章 Numpy基础 数组对象 数组数据类型 Numpy生成伪随机数 数组的访问与形态变换 通用函数ufunc的运算 使用通用函数ufunc实现统计分析 常用的统计函数 用于数组的文件输入输出 文章目录Python 大数据分析教程_第二章 Numpy基础数组对象ndarray什么是 -- ndarray？为什么是 Numpy？创建数组ndarry数组常用的属性 数组对象ndarray 什么是 – ndarray？ Numpy是Python数值计算最重要的基础包，提

本章内容 理解数据 认识数据分析 数据分析工具Python 集成开发环境和文本编辑器 使用Jupter Notebook 理解数据 需要分析的数据一般是结构化的、半结构化的、非结构化的数据集合。 大部分数据集都能够被转化为更加适合分析和建模的结构化形式。 主要的结构化数据 表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等），比如报讯在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。 多维数组（矩阵） 一维、二维、三维等多种形式 通过关键列相互联系的多个表，如sq