数据挖掘(二)朴素贝叶斯

发布时间:2022-11-27 数据挖掘 人工智能
数据挖掘(二)朴素贝叶斯 1.朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 2.贝叶斯理论 & 条件概率 2.1贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y) ...

从0开始的spss数据分析学习之路

作者所学习的是同济大学钱志坚老师开设的Spss统计分析应用(122257),主要是利用IBM spss数据分析来进行学习。第一节课由于并没有进行课程的正式学习,于是从第二节课开始记录。每周上一节课,最终进行测试。 授课老师简介: 目录 第二周 1.1 统计方法的特点 1.2 随机现象及随机规律性 1.3 统计学中的基本概念 2.1 数据的简单描述 2.2 简单随机抽样 2.3 数据的简单整理 2.4 数据的概括 第四周 3.1 常见离散型随机变量 3.2 常见连续型随机变量  3.3 常见的概率分布 3...

机器学习与数据挖掘--求解对数几率回归问题

发布时间:2022-11-28 数据挖掘 回归 机器学习与数据挖掘
机器学习与数据挖掘实验三 (求解对数几率回归问题) 实验目的: 掌握对数几率回归的基本原理和实现 实验环境: Anaconda/Jupyter notebook/Pycharm 实验内容: 根据给定数据集(存放在data1.txt文件中,二分类数据),编码实现基于梯度下降的Logistic回归算法,并画出决策边界已经给定部分代码,补充完整的代码,也可以自己重写这部分的代码提交数据散点图,以及得到的决策边界梯度下降过程中损失的变化图基于训练得到的参数,输入新的样本数据,输出预测值 实验步骤: import ...

西储大学数据集小波时频图的分类验证结果

发布时间:2022-11-28 PYTHON 数据挖掘 故障诊断 分类 西储大学
上次生成了三个工况的小波时频图数据集。基本上电脑跑了一个小时的功夫,文件体积也不大。又花了点时间写了多工况的分类结果程序进行测试,结果出乎意料的好,当然运行时间也和想象的差不多长。 A-B model准确率: 97.25 A-C model准确率: 98.46 B-A model准确率: 99.96 B-C model准确率: 100.00 C-A model准确率: 99.25 C-B model准确率: 99.89 总用时:2652.1sec 平均用时:1326.1sec Accuracy: 99...

机器学习与数据挖掘--编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树

机器学习与数据挖掘实验四 (编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法) 实验目的: 掌握构建决策树的基本流程 实验环境: Anaconda/Jupyter notebook/Pycharm 实验内容: 编码实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法,为给定数据生成一棵决策树; 实验步骤: from math import logimport numpy as npimport operatorimport csv#方式1;def loaddata (): dataSet = [[0, 0,0,0,...

决策树之ID3算法

一、几个概念 1.熵 熵在这里通俗的来说是平均信息量,是对被传送信息度量采用的平均值。与化学和物理中的概念类似,熵反应的是系统的混乱程度,熵越大,系统的混乱程度越高,信息越不纯。对于一个有序系统,它的熵为0. 2.消息量 一个消息的信息传递量为,其中p为一个消息的概率。因为概率是一个小于1的数,而信息传递量又是一个大于等于0的数,所以,消息传递量前面有一个负号,此时消息传递量为正。对于n个消息,概率分布为,其概率分布传递的信息量为,此时的信息量也成为该概率分布的信息熵。 3.信息增量 设D为记录集合,该记...

数据挖掘与机器学习:Apripori算法

发布时间:2022-11-24 学习 数据挖掘 其他 机器学习
目录 第一关:候选生成  任务描述: 相关知识: 一、Apripori算法候选生成: 二、Apripori算法候选生成代码实现: 编程要求: 测试说明: 第二关:候选剪枝 任务描述: 相关知识: Apripori算法候选剪枝: Apripori算法候选剪枝代码实现: 编程要求: 测试说明: 第三关:基于遍历的支持度计算 任务描述: 相关知识: 一、基于遍历的支持度计算: 二、基于遍历的支持度计算代码实现: 编程要求: 测试说明: 第四关:基于hash的支持度计算 任务描述: 相关知识: 一、基于hash的...

VOSviewer进行中文和英文文献分析

发布时间:2022-12-01 科研笔记 数据挖掘
前言:本文是为了需要使用VOSviewer做文献分析快速上手的读者阅读,前文是总体流程和思路,具体下载资源以及流程链接位于文后。 0、VOSviewer安装 1、英文文献分析 平台:web of science方法: 1、首先从web of science检索文献,导出纯文本文件(每次500条,最后将所有txt文件复制粘贴到同一txt文件中)2、进入VOSviewer操作(Create——Create a map based on text data——Read data from bibliogra...

PyTorch搭建基于图神经网络(GCN)的天气推荐系统(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~ 一、背景 极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同,但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选,降低用户的满意度,甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型,根据用户的历史交互行为,判断不同天气对他的利害程度。如果有必要,则将该极端天气情况推送给该用户,让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递,提高用户的体验感...

python数据分析可视化大作业——对地铁数据的简单数据分析

发布时间:2022-11-26 数据挖掘 笔记 数据分析 PYTHON
一、选题意义 随着我国经济的快速发展,我们国家的地铁事业正在快速发展,很多城市都拥有了地铁。自1969年北京开通第一条地铁线路建成通车,到2021年全国总线路总长达7253.73公里,我们只用了40年时间。这四十年里,地铁开通城市数量达到40个。地铁已经成为人们出行必不可少的交通工具,在缓解城市交通压力方面起着重要作用。此次分析就让我们通过我们所学工具了解全国主要城市地铁线路、站点的情况。 二、数据爬取 1、地铁线路信息获取 2、城市信息获取 三、数据可视化分析 que1:绘制地铁站名中带有大学的城市分...

【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(数据库/数据挖掘/内容检索)

欢迎订阅本专栏:《CCF推荐会议期刊》 订阅地址:https://blog.csdn.net/m0_38068876/category_11820954.html 【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(交叉/综合/新兴)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(网络与信息安全)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(计算机网络)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期...

【python与数据分析】Matplotlib数据可视化(续)

目录 一、绘制箱线图 1.综述 2.boxplot函数 ​编辑 3.单组数据箱线图 (1)代码 (2)结果 4.多组数据箱线图 (1)代码 (2)结果 二、绘制三维图形 1.综述 2.【例3.11】 (1)题目 (2)代码 (3)结果  3.【例3.12】 (1)题目 (2)代码 (3)结果  4.【例3.13】 (1)题目 (2)代码 (3)结果  5.【例3.14】 (1)题目 (2)代码 (3)结果  6.【例3.15】 (1)题目 (2)代码 (3)结果  7.【例3.16】 (1)题目 (2)代...

零基础小白如何入门 Python 编程

发布时间:2022-12-02 大数据 爬虫 PYTHON 数据挖掘 开发语言
背景 本文主要根据作者2个月以来对于 300 人的零基础python教学经验总结而出,适合零基础、负基础学习 python 编程语言的同学阅读。 本文所述仅仅是方法,看完本文并不会让你学会任何一门编程语言,仅仅能让你少走一些弯路,少被毒害一些。 引子 我们来探讨的问题是 —— 如何从零开始学习 python。 相信你能看到这篇文章,一定心里有一个 学习编程 或 教编程 的想法,本文分享的知识可以为这两个目标提供一些参考价值。 为什么是我来讲这个事情呢?在过去的两个月时间内,作者在自己开发的教育平台——...

机器学习强基计划7-2:图文详解K-均值聚类(K-means)算法(附Python实现)

0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法,不依赖于现有库,可以大大加深对算法的理解。 🚀详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码) 本文的目标是基于K-均值聚类原理实现下面的可视化效果 1 什么是聚类? 聚类(clustering)是无监督学习(un...

【educoder 机器学习】PCA

PCA ( principal components analysis )即主成分分析,是一种使用最广泛的数据降维算法。 PCA 的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 本实训项目的主要内容是基于 python 语言实现 PCA 算法,并熟悉 sklearn 中提供的 PCA 接口来对数据进行降维。 第1关:维数灾难与降维 1.B C2.C 第2关:PCA算法流程 任务描述 本关任务:复习教学平台讲义,补充 pyt...

数据挖掘数据预处理

发布时间:2022-11-28 数据挖掘 人工智能 PANDAS PYTHON
注意 数据为csv文件格式,第一行为列名。 from collections import Counterfrom pandas.core.dtypes.inference import is_numberfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OrdinalEncoderimport numpy as npimport pandas as pddef getClassinfo(label): ''' 参数:标签y列表(默认两类) 功...

【数据科学赛】Wadhwani AI Bollworm Counting Challenge #CV #图片昆虫计数

发布时间:2022-11-23 数据挖掘 算法 目标检测 人工智能
CompHub 实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注! 更多比赛信息见 CompHub主页 以下内容摘录自比赛主页(文末 阅读原文) Part1赛题介绍 题目 Wadhwani AI Bollworm Counting Challenge 举办平台 Zindi 背景 By counting the number of bollworms caught in such traps, farmers can estima...

Python期末复习题:文件

Python期末复习题:文件 一、二手房数据统计 附件文件house.csv 中存储一些二手房数据,中文编码为GBK,对文件中的数据进行统计分析。 文件中数据格式如下所示: 市区,小区,户型,朝向,楼层,装修情况,电梯,面积(㎡),价格(万元),年份 海淀,毛纺住宅北小区,3室1厅,东西,14,简装,无电梯,97,630,1997 海淀,知春里,3室1厅,南北,6,其他,无电梯,73,910,1988 … 要求输出价格由高到低的10个房源。 def read_data(file)...

操作简单的BI数据分析软件有哪些?实际体验如何?

发布时间:2022-11-24 EXCEL 数据挖掘 数据分析 大数据
使用者没有IT基础,不懂代码,又需要对大量复杂的数据进行深度分析;分析效率要高;报表要直观易理解;最好能让每个浏览者都自己动手做分析。现在市面上,能够满足这些要求的BI数据分析软件有哪些?实际体验如何? 国外BI数据分析软件怎样? 就举两个例子来说说吧! Tableau,数据可视化能力非常强大,可以连接数据库、导入Excel数据源;把数据维度拖到工作区、按需选择图表类型和配色,即可生成BI数据可视化分析报表。但,它存在可拓展性较弱的问题,仅适合业务人员自主分析使用。 微软PowerBI,有人评价说只要熟悉...

7种主流数据分析软件比较及经典教材推荐

前言 STATA 软件优点:Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令,也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令。这样的话即使发生错误,也较容易找出并加以修改。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大,它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令,能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作,难以同时处理多个文件。Stata也能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,以及一些多变量...

企业管理中,商业智能BI主要做哪些事情?

开门见山的告诉大家,在企业管理中商业智能BI 主要就做三件事:拉通数据、整合数据、数据可视化展现。 技术角度的商业智能BI 从技术的角度来讲,商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。它有一个非常重要的特点就是会打通企业的各个业务系统,比如ERP、OA、CRM系统等等。 数据仓库 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 BI将各个业务系统的数据抽取到一个叫数据仓库的地方进行加工处理,得到一个可分析的数据结果。最后通过BI的各种可视化图表呈现出来为企业提供报表分析...

数据挖掘与机器学习:维归约

发布时间:2022-11-23 数据挖掘 学习 其他 机器学习
第1关:实现PCA降维算法 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#使用numpy库中的函数来创建一个随机的数据集np.random.seed(3)X = np.empty([100,2])X[:,0] = np.random.uniform(0., 100., size=100)X[:,1] = 0.75 * X[:,0] + 3. + np.random.normal(0., 10., size=100)#定义均值归零函数def demean...

GAIE 2021 | 希尔贝壳诚邀您参加第二届深圳(国际)人工智能展

5月20日-22日,由深圳市人工智能行业协会主办的第二届深圳(国际)人工智能展(简称GAIE 2021),将在深圳会展中心(福田)6号馆盛大开启。届时,希尔贝壳 将在 B55展台 亮相,同时将携场景AI高精尖数据库、开源语音数据项目、智能化标注众包大数据分析系统等,为工业界和学术界呈现前沿的AI数据服务,共谋人工智能产业发展新风向。   本届人工智能展以“AI赋能双循环·构建产业新格局”为主题,旨在提升我国人工智能企业在国际上的影响力,加强企业之间的技术和信息交流,推动相关技术成果和应用的落地。GAIE...

Pandas使用split函数基于指定分隔符拆分数据列的内容为列表、设置expand参数将拆分结果列表内容转化为多列数据并添加到原数据中、replace函数基于正则表达式替换字符串数据列中的匹配内容

Pandas使用split函数基于指定分隔符拆分数据列的内容为列表、设置expand参数将拆分结果列表内容转化为多列dataframe并添加到原dataframe中、replace函数基于正则表达式替换字符串数据列中的匹配内容 目录...

人工智能顶级会议与期刊总结

发布时间:2022-11-24 数据挖掘 人工智能
这篇文章转载自南京大学周志华教授的博客,原文链接已经找不到了,特此说明。 推荐期刊部分选自CCF推荐国际期刊目录。 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列.  不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令人尊敬的, 由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的。 tier-1: IJCAI (1+): Internationa...

阿里数据模型建设方法总结

发布时间:2022-11-24 数据挖掘 人工智能 数据库 数据仓库
一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。数据模型方法,以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡 成本:良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余,也能实现计算结果复用,极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。效率:良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验,提高使用数据的效率。质量:良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可能性。 1.2 关系数据库系统和数据仓库 1.3...

pandas使用pivot_table函数构建透视表:index参数指定聚合的行索引列表(形成复合行索引、改变列表顺序则索引水平跟随变动)、values参数指定需要进行聚合的数值数据列

pandas使用pivot_table函数构建透视表:index参数指定聚合的行索引列表(形成复合行索引、改变列表顺序则索引水平跟随变动)、values参数指定需要进行聚合的数值数据列、aggfunc参数指定聚合函数 目录...

R语言的现代线性回归

发布时间:2022-11-24 线性回归 数据挖掘 回归 R语言
一 、线性回归 1.线性回归模型与模型假定       2.最小二乘法方法与性质 3.方差估计与模型效用            4.决定系数与拟合优度 5.假设检验 二、多元回归 1.系数估计与模型拟合            2.交互作用模型 3.二次模型                      4.预测与外推的陷阱 三、模型构建 1.定量与定性自变量              2.定性自变量回归 3.模型选择                      4.逐步回归 四、稳健估计 1.共线性与方差膨胀 ...

【端到端存储解决方案】Weka,让企业【文件存储】速度飞起来!

发布时间:2022-11-24 七牛云存储 运维 AI WEKA 数据挖掘 服务器
一、HK-Weka概述 虹科WekaIO(简称HK-Weka)是一个可共享、可扩展的文件存储系统解决方案,其并行文件系统WekaFS支持NVMeoF的flash-native并行文件系统、比传统的NAS存储及本地存储更快。 HK-Weka后端主机被配置为集群,它与安装在应用程序服务器上的HK-Weka客户端一起,构成了一个大型的可共享、分布式和可扩展的文件存储系统: 可共享:所有客户端都可以共享相同的文件系统,任何客户端写入的任何文件都可以立即供读取数据的客户端使用。从POSIX标准(由IEEE和ISO...

三分钟带你入门Python爬虫,别不信,看到最后你就不得不信

发布时间:2022-11-24 爬虫 PYTHON 数据挖掘 学习 开发语言
“入门”是良好的动机,但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目,那么实践起来你会被目标驱动,而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点,依赖关系是边的话,那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此,你不需要学习怎么样“入门”,因为这样的“入门”点根本不存在!你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西,在这个过程中,你会很快地学会需要学会的东西的。 当然,你可以争论说需要先懂python,不然怎么学会python做爬虫呢?但是事实上,你完全...

Python爬取地铁线路及站点数据,文末附上爬取的各地区shp数据下载链接

今天为大家带来一篇爬取地铁站周边POI数据的教程 调包+把底图画出来: import osmnx as oximport pandas as pdimport geopandas as gpdfrom shapely.geometry import Point import requestsimport jsonimport timeimport matplotlib.pyplot as pltpd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option(...

积跬步至千里 || “大数据分析与智能计算”方向建议阅读书目

“大数据分析与智能计算”方向阅读书目 建议阅读书目 课程名参考书目算法导论算法之美-python语言实现, 刘瑜 著, 中国水利水电出版社矩阵论矩阵论(第三版), 方保镕 著, 清华大学出版社高级机器学习Pattern Recognition and Machine Learning, Christoph. M. Bishop, Springer深度学习PyTorch 深度学习, 王海玲 译, 人民邮电出版社图像处理基础Python 图像处理实战, 陈盈 译, 人民邮电出版社...

Doris 提供了完善的 Profile 机制

发布时间:2022-11-24 大数据 数据挖掘 数据库
对于慢查询和慢导入,Doris 提供了完善的 Profile 机制,在了解相关技术细节后,我们在线上集群开启了 Profile 收集,通过调度任务定时收集慢查询、慢导入的 Profile 信息并落库。 Doris 提供的 Profile 信息非常详细,例如 OLAP_SCAN_NODE 提供了原始的扫描行数,各个索引的过滤行数,每个 Instance 的 EXCHANGE_NODE 提供了接收的数据总行数和接收的数据量大小。这些信息为查询调优提供了详细的依据,我们在使用过程中针对快速定位查询性能的瓶颈进...

python这么火,程序员30岁转python是否值得?

发布时间:2022-11-24 爬虫 人工智能 数据挖掘 PYTHON 开发语言
3月的Tiobe编程语言排行榜不出意外,python依然强势霸榜,从90年出生到现在,python从一开始的无人问津到近两年的热度逐年上涨,爆发,令很多其他语言的程序员都有些焦虑,到底要不要转语言学python,不学,怕自己用的语言被逐渐淘汰,学,又得花时间和精力。 今天,我们讨论一下,程序员到底要不要转热门语言,尤其是30而立之年的程序员,转语言划不划算。 在开始之前,我们得统一一点,编程语言之间几乎都是能互相代替,尤其是互联网领域,java能实现的功能C和C++同样可以,python也不例外,只是...

Python30岁,先驱:没想到Python这么流行

发布时间:2022-11-24 爬虫 人工智能 数据挖掘 PYTHON 开发语言
Python 30岁了!就在生日前夕,Python软件基金会下属Python指导委员会中的成员——Pablo Galindo对这位「举世瞩目」superstar发表了评估。 说到当今「最最最流行」的编程语言,Python可谓是当之无愧,就看看网上各种机构卖课的疯狂程度,每个人心里可能都会有些数。 与此同时,就在两天前,Python迎来了它的30周岁生日! 对于明星编程语言Python来说,过生日当然需要「排场」和讲究: 这不,Python软件基金会下属Python指导委员会中的成员——Pablo Gal...

Python 这么简单还用学吗?

发布时间:2022-11-24 爬虫 人工智能 数据挖掘 PYTHON 开发语言
近几年,Python 成为编程市场上最流行的语言,学习 Python 的程序员越来越多了,许多人学习 Python 也是为了进入人工智能或者大数据等前沿领域发展。 很多对 Python 不熟悉的人,认为 Python 的兴起只是运气,看看近两年国内的 Python 有多主流: 自2018年3月起,在全国计算机二级考试中加入了“Python 语言程序设计”科目 从 2018 年起,浙江省信息技术教材将不会再使用晦涩难懂的 VB 语言,而是改学更简单易懂的 Python 语言 Python 已经进入山...

数据分析可视化之模型介绍

一 前言 “数据分析可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。 数据分析可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。 对于小编来说,数据分析模型的建立是比较有技术含量的,下面由小编介绍几种小编常用都分析模型。 二 数据分析模型介绍 1.帕累托分析 帕累...

作为996上班族,如何通过自学Python成功转行并实现财富自由

发布时间:2022-11-25 PYTHON 数据挖掘 自学PYTHON 开发语言 转行
前言 作为996社畜,应该如何自学Python?今天就给大家分享一下,工作之余,应该如何学习Python? 1. 明确目标 对于零基础的学员而言,要明确你学习Python仅仅是为了满足好奇心?还是有工作需要,比如办公自动化的需要,转行的需要。不同的目标,所选用的学习内容和相应的学习方法也就会有所不同。 比如,仅仅是好奇,其实就不需要系统学习Python的知识了,简单做个了解,能够根据老师的操作,做出一些能满足好奇心的小案例即可。但如果是工作的需要,那就需要踏踏实实打牢基础了。 所以,决定自学时先想清楚为什...

学习 Python 必看的书单(附电子书链接)

本文为你分享入门Python的必读书单。 学 Python 看什么书? 这是刚接触 Python 的朋友最疑惑的问题。 今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python,为了更有说服性一些,这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总,最后给出我觉得不错的书单,帮助你快速找到合适自己的书。 这里分享 5 位大佬推荐的书单,除了入门书,还包括数据分析、数据挖掘、机器学习等方面,可以说是非常全面。 刘志军 (Python 之禅 作者) 刘志军是位不折不扣的 Python 大佬,他博客中的...

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

编程语言Python语法简单,代码可读性高,不仅适合初学者学习,而且岗位需求大,薪资一路也是水涨船高,即使是刚毕业的应届毕业生,薪资也在12500元每月。 因此,很多程序员很乐意去研究这门编程语言,那么有哪些值得收藏的Python书单呢? Python入门 0、《“笨办法”学Python(第3版)》 这本书结构简单,非常适合初学编程,对编程感兴趣的读者使用,通过最基础的编程技术,让你体验开发过程。 亲测有效! 1、《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》 本书介绍了Python语言的基础知识,通过...

pandas使用pivot_table函数构建透视表:index指定聚合的行索引、columns参数指定聚合的列索引、values指定需要进行聚合的数值数据列、margins参数为行和列添加汇总数据

pandas使用pivot_table函数构建透视表:index参数指定聚合的行索引、columns参数指定聚合的列索引、values参数指定需要进行聚合的数值数据列、aggfunc参数指定聚合函数、fill_value参数填充缺失值、margins参数为行和列添加汇总数据 目录...

数据挖掘方法论具体实施步骤

发布时间:2022-11-24 数据挖掘 名词 人工智能
01、数据挖掘方法论具体实施步骤 第一步:业务理解  指从业务角度来理解项目目标和要求,接着把这些理解知识转换成数据挖掘问题的定义和实现目标的最初规划。 第二步:数据理解 指从数据收集开始,然后接着是一系列活动,这些活动的目的是:熟悉数据,甄别数据质量问题、发现对数据的真知灼见、或者探索出令人感兴趣的数据子集并形成对隐藏信息的假设。 第三步:数据准备 指从最初原始数据构建最终建模数据的全部活动。数据准备很可能被执行多次并且不以任何既定的秩序进行。包括为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化...

都说大数据就业好,为什么数据分析这么难就业?

大数据和数据分析还是两个不同的方向的哈~ 大数据开发做什么? 大数据开发分两类,编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。 大数据开发应具备的技能: 目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等,需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、P...

AI内容生成时代:该如何和AI对话?

北大出版社,人工智能原理与实践 人工智能和数据科学从入门到精通 详解机器学习深度学习算法原理 人工智能原理与实践 全面涵盖人工智能和数据科学各个重要体系经典 AI自动生成内容(AIGC)最近可以说非常热门。而如何给AI有效输入提示,从而达到生成期望的内容则变得尤其重要。Prompt engineering 一词便应运而生。 对于AI生成图像,prompt engineering就根据用户输入生成图像的算法的过程。目标是创建一个系统,该系统可以生成逼真的图像并根据用户的特定需求量身定制。为此,算法必须能够...

行业案例 | 数据分析在银行业应用之欺诈检测

发布时间:2022-11-24 数据挖掘 数据分析 人工智能
在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测,从而了解数据分析在银行业是如何运用的。 背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一,收集了大量结构化数据。 那么,数据分析是如何应用于银行业的呢? 如今,数据已经成为银行业最宝贵的资产,不仅可以帮助银行吸引更多的客户,提高现有客户的忠诚度,做出更有效的数据驱动的决策,还可以增强业务能力,提高运营效率,改善现有的服务,加强安全性,并通过所有这些行动获得更多的收入等等。 因此,当下大部分数据相关工作需求来自银行业,这并不令人惊讶。 数据分析使银行业能够...

Excel VS BI,谁才是真正的大数据分析工具?

发布时间:2022-11-25 EXCEL 数据挖掘 数据分析
有人说,Excel能聚合运算,能分析,能做数据分析报表。而BI数据分析工具,看上去也就是做出来的报表更好看一些。事实真的是这样吗?当然不是。外行人看热闹,内行人看门道,BI数据分析工具比起Excel更能满足大数据分析需求。 Excel VS BI数据分析工具 Excel是一个电子表格程序,所能处理的数据量较少,权限管理比较弱,开发维护成本比BI数据分析工具要小。但BI数据分析工具在处理的数据量、权限管理以及多业务系统数据分析上有着更强优势。 1、数据量 举例来说,如果你的Excel工作表在一个月之内就可能...

发现一个宝藏 Python 库,玩社区发现算法的不能错过!

发布时间:2022-11-24 算法 人工智能 数据挖掘 PYTHON 开发语言
来源丨任识算法 编辑丨Python数据科学 推荐阅读:终于来了,【第三期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 网络是由一些紧密相连的节点组成的,并且根据不同节点之间连接的紧密程度,网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接,不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为网络中的社区结构(community structure)。 由此衍生出来的社区发现(community detection)算法用来发现网络中的社区结构,这类算法包括 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法以及...