Python之所以如此流行，原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能，而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能（如科學計算、矢量計算、可視化等），其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能，以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...

詞頻：某個詞在該文檔中出現的內容 1、語料庫搭建 2、詞頻統計 by=[“列名”]后面跟着的是要分組的列，根據方括號里面的列的內容來進行統計； 第二個[ ...

目錄 一：什么是數據挖掘 二：數據挖掘的基本任務 三：數據挖掘流程 四：數據挖掘建模工具   在python對數據的處理方式中，數據挖掘和數據分析是兩個重要的方式，目的是為了從數據中獲取具有科研或者商業價值的信息。而數據挖則掘是從大量的數據中通過算法 ...

Data Mining in Python: A Guide 轉載原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英） 譯文： 1、數據挖掘和算法 數據挖掘是從大型數據庫的分析中發現預測信息的過程 ...

數據挖掘入門系列教程（五）之Apriori算法Python實現 加載數據集 獲得訓練集 頻繁項的生成 生成規則 獲得support 獲得confidence 獲得Lift 進行驗證 ...

前言 用python實現了一個沒有庫依賴的“純” py-based PrefixSpan算法。 Github 倉庫 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先對韓老提出的這個數據挖掘算法不清楚的可以看下這個博客，講解非常細致 ...

簡單線性回歸 步驟： 1、讀取數據 2、畫出散點圖，求x和y 的相關系數：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估計參數模型，建立回歸模型：lrModel=LinearRegression() 4、訓練模型: lrModel.fit(x,y) 5、對回歸模型 ...

概念 針對因變量為分類變量而進行回歸分析的一種統計方法，屬於概率型非線性回歸 　　優點：算法易於實現和部署，執行效率和准確度高 　　缺點：離散型的自變量數據需要通過生成虛擬變量的方式來使用 在線性回歸中，因變量是連續性變量，那么線性回歸能根據因變量和自變量存在的線性關系來構造回歸方程 ...