yili_sha11的博客

工欲善其事，必先利其器。之前一直用sublime写码，便捷快速。sublime也可以查看函数的用法，直接用help()就可以查看。跟随大家的脚步，也用pycharm吧。记录下来，便于自己后面查看。1、pycharm的提示参数的使用参照别人的，结果忘记把网址记下来了。汗。。。第三步：鼠标放到函数名，按住ctrl即可查看2、解释器设置，pycharm继承pyth...

一、分类回归方法主要的分类、回归算法，网上和书上的资料进行梳理整理。二、各类分类方法代码参照《人工智能：python实现》一书，对部分代码进行了修改。1、logistic 回归logistics回归模型步骤根据挖掘目的设置特征，并筛选特征x1，x2...xp,使用sklearn中的feature_selection库，F检验来给出特征的F值和P值，筛选出F大的，p小的值...

一、地产数据爬取原创代码，打个标签，便于自己以后整理。1、数据来源数据来源为浙报传媒地产研究院的网上数据，红色标注区段改写后，可用于提取不同地市、不同时段的房地产土地交易数据，用于深入分析。2、数据爬取采用requests进行数据爬取，需要注意对异常数据的处理。本代码中采用try进行流拍、中止交易处理。from bs4 import BeautifulSoupimp...

tableau数据分析--各类仪表板1、学校教育水平评估。考试成绩采用突出显示表，并进行城市、学院等快速筛选。2、城市教育水平评估各维度比较--构建比较参数，构建“比较计算”字段，对表格显示数据进行控制。城市地图因地图服务原因，暂不能显示。3、网站页面访问情况分析构造页面选择参数，对页面进行选择构造页面向下选择计算字段，对页面选择进行计算IF [页面选择]...

背景分析赛题描述经脱敏后的锅炉传感器采集的数据（采集频率是分钟级别），根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量。数据说明数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段”V0”-“V37”，这38个字段是作为特征变量，”target”作为目标变量。选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（meansquareerro...

一、题目解析训练集是幸福度的调查数据，涵盖调查人员各维度指标，调查结果幸福度分为5级。对测试集的样本进行幸福度分级预测。数据精度评估标准：二、数据分析处理1、数据导入#导入库import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.utils import shu...