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RSS订阅原创 VBA 操作案例
Option ExplicitPrivate Sub Workbook_Open() Dim wb_model As Workbook Dim wb_factor As Workbook Dim wb_asset As Workbook Dim wb_guzhi As Workbook Dim model_sht As Worksheet Dim factor_sht As Worksheet Dim sht Dim asset_sht As
2021-10-15 19:37:34
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原创 机器学习系列文章——算法的实现（knn，朴素贝叶斯，决策树，模型评估）
一、数据集划分在机器学习模型中，我们不可能将所有数据都用来训练，这样模型的效果得不到验证。所以我们会将数据划分为训练集和测试集，训练集和测试集划分的比例由自己制定，通常是按照训练集：测试集 = 3:1的比例，即testsize=0.25。 其中，训练集是用来构建模型，测试数据用来检验模型是否有效。数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split二、skearn自带数据集获取sklearn中自带了供我们学习参考的数据集，其API如下：import s
2021-08-20 15:17:53
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原创 机器学习系列文章——特征的处理与选择（归一化、标准化、降维、PCA）
一、特征处理特征处理是通过特定的统计方法，将数据转化成算法要求的数据。其API为sklearn.preprocessing。先来看一组数据：第一组中的特征1 相比于特征2而言大了几十倍，在正常处理时这些点即可视为异常点，影响统计结果分析。采用特征处理后转变为右侧的数据，可以更加方便的处理而不会产生异常值。常见的处理方法如下：数据类型处理方法数值型数据归一化、标准化、缺失值类别型数据one hot编码时间型数据时间的切分（ 一）归一化归一化是通过对原始数
2021-08-16 10:45:58
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原创 机器学习系列文章（chapter one）—— 机器学习介绍
一、 机器学习简介机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的一种方法。比如淘宝的用户心仪产品推荐、AlphaGo下围棋、智能搜索推荐、智能客服等，都用到了机器学习的算法。未来智慧城市、智慧医疗都需要机器学习来极大程度地解放生产力，所以学习机器学习算法是大势所趋、也顺应了国家未来的发展战略需要。二、机器学习应用场景机器学习现阶段应用场景主要分为四类：- 自然语言处理：如智能识别文本内容，将文本分类等。- 无人驾驶：机器学习道路行驶规则，识别实时路况并做出反应等。-
2021-08-10 15:49:14
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原创 pandas 时间序列应用详解及案例
一、为什么要学习pandas中的时间序列不管在什么行业中，时间序列都是很重要的一种数据形式，很多统计数据也都和时间序列有非常重要的联系，在pandas中处理时间序列也是非常简单的。（一）生成一段时间范围,返回为<class ‘pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex’>类型数据import pandas as pdpd.date_range(start=None,end=None,periods=None,freq='D')在dataf
2021-08-05 23:05:37
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原创 DataFrame 分组聚合详解及案例
一、基本操作介绍(一）join：默认情况下是吧行索引相同的数据合并到一起#创建两个dataframe t1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),index=list("ABC"),columns=list("wxyz"))t2=pd.DataFrame(np.random.randn(2,6),index=list("AB"),columns=list("EFGHIJ"))t1,t2# 默认how=left 即以t1的索引为主键，将t2的值加进去，没有的以nan
2021-08-04 17:19:19
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原创 用python绘图——matplotlib详解
一、matplotlib介绍matplotlib是python从matlab继承的绘图库，可以满足大部分的日常使用，是目前最流行的底层绘图库。二、matplotlib的使用（一）导入模块【中文显示】显示中文方面mac和windows根据自己电脑系统选一个即可import matplotlib.pyplot as plt# 显示中文（mac）from matplotlib.font_manager import FontManagerfm = FontManager()mat_fonts =
2021-07-29 15:14:06
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原创 数据结构与算法 排序与搜索（二）
一、 排序（一）希尔排序希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。希尔排序的基本思想是：将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序，重复这过程，不过每次用更长的列（步长更长了，列数更少了）来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法，算法本身还是使用数组进行排序。其代码实现如下：def shell_sort(alist): """希尔排序"""
2021-07-23 16:18:42
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原创 数据结构与算法 排序与搜索（一）
排序排序是指将数据按照一定顺序排列起来的一种算法。以下逐个介绍。一、冒泡排序冒泡排序是将列表之间的元素依次两两比较，大的调换位置至右边。第一次两两比较时一定会将最大的元素放在最右边，故第二次遍历只需遍历n-1次。def bubble_sort(urlist): #所需遍历的次数 for j in range(len(urlist) - 1, 0, -1): #两两互相比较 for i in range(j): if urlist[i] &
2021-07-22 16:59:42
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原创 数据结构与算法 栈与队列
栈，遵循后入先出原则，即后进栈的元素先出栈。其代码实现如下：class stack(object): """栈""" def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self):#判断是否为空栈 return self.items == [] def push(self, item):#入栈 self.items.append(item) def pop(sel
2021-07-22 08:47:49
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原创 数据结构与算法 链表
一、链表的概念链表是一种顺序表，其特点是在每一个节点里存放下一个节点的位置信息，用指针指向下一个节点，从而实现灵活存取。链表单链表的每个节点包含两个域，信息域和链接域，链接域指向链表的下一个节点，最后一个节点的链接域指向空值。1.elem 用来存放具体数据2.链接域next用来存放下一个节点的位置3.变量p指向链表的首节点，从p出发能找到表中的任意一个节点二、链表的代码实现（一）创建节点类class SingleNode(object): """单链表的节点""" de
2021-07-21 15:28:54
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原创 数据结构与算法 引入篇
引入问题如果a+b+c=1000,and a2+b2_=c^2,求a b c (为整数）枚举法：基本思想：挨个举例，挨个往里套。是最简单，效率最低的思想。此处运用time模块来计算程序运行的时间import timestart_time=time.time()for a in range(1001): for b in range(1001): for c in range(1001): if a+b+c==1000 and a**2+b**2==
2021-07-20 13:44:51
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空空如也
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