Python之所以如此流行，原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能，而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能（如科学计算、矢量计算、可视化等），其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能，以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...

词频：某个词在该文档中出现的内容 1、语料库搭建 2、词频统计 by=[“列名”]后面跟着的是要分组的列，根据方括号里面的列的内容来进行统计； 第二个[ ...

目录 一：什么是数据挖掘 二：数据挖掘的基本任务 三：数据挖掘流程 四：数据挖掘建模工具   在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。而数据挖则掘是从大量的数据中通过算法 ...

Data Mining in Python: A Guide 转载原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英） 译文： 1、数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程 ...

数据挖掘入门系列教程（五）之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 ...

前言 用python实现了一个没有库依赖的“纯” py-based PrefixSpan算法。 Github 仓库 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客，讲解非常细致 ...

简单线性回归 步骤： 1、读取数据 2、画出散点图，求x和y 的相关系数：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型，建立回归模型：lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lrModel.fit(x,y) 5、对回归模型 ...

概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 　　优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 　　缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归方程 ...