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 ...
本文是 年 月我在布拉格经济大学做的名为 Python 数据科学 讲座的笔记。欢迎通过 RadimRehurek进行提问和评论。 本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念。该笔记中用具体的代码来做演示,大家可以在自己的电脑上运行 需要安装 IPython,如下所示 。 本次讲座的听众需要了解一些基础的编程 不一定是 Python ,并拥有一点基本的数据挖掘背景。本次讲座不是机器学习专家的 高 ...
2017-10-16 14:49 0 5225 推荐指数:
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 ...
《数据挖掘:实用案例分析》 基本信息 作者: 张良均 陈俊德 刘名军 陈荣 丛书名: 大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111425915 上架时间:2013-7-4 出版日期:2013 年7月 开本:16 ...
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 ...
文本挖掘, 顾名思义,就是挖掘本文信息中潜在的有价值的信息。文本数据与数值数据的区别有三: 第一,非结构化且数据量大; 文本数据的数据量是非常之巨大的,一百万条结构化数据可能才几十到几百兆,而一百万条文本数据就已经是GB了。当然文本数据的数据量无法与每天的log数据相比 ...
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 ...
从百度搜索,净是csdn下载的,现在csdn下载弄的很恶心,垄断并且只想赚钱了,不想使用, 去github上找到了。 https://github.com/PacktPublishing/Learning-Data-Mining-with-Python ...
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[ ...