主成分分析(PCA)是一種常用於減少大數據集維數的降維方法，把大變量集轉換為仍包含大變量集中大部分信息的較小變量集。 減少數據集的變量數量，自然是以犧牲精度為代價的，降維的好處是以略低的精度換取簡便。因為較小的數據集更易於探索和可視化，並且使機器學習算法更容易和更快地分析數據，而不需處理無關變量 ...

現在每天產生的數據都是海量的，這些數據中既有高質量的也有很多垃圾，如何從這些海量的數據中洞察出這些數據的內在聯系是我們機器學習的核心內容。如果光把數據丟在大家的面前，咱們肯定是無感的，無法獲取這些數據的意義。為了能夠更加直觀的了解這些數據的一些特征，例如數據的分布情況，數據的趨勢和走勢，數據之間 ...

安裝matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn pairplot：特征兩兩對比 參數說明： data：數據。 g = sns.pairplot(data ...

1.決策樹 決策樹是一種機器學習的方法。決策樹的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉節點代表一種分類結果。通過學習樣本得到一個決策樹，這個決策樹能夠對新的數據給出正確的分類 ...

一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...

背景介紹 從學sklearn時，除了算法的坎要過，還得學習matplotlib可視化，對我的實踐應用而言，可視化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美觀性確實不敢恭維。陸續使用過plotly、seaborn，最終定格在了Bokeh，因為它可以與Flask完美的結合，數據看板的開發 ...

1. 安裝和文檔 官方文檔 為了方便顯示圖像，還使用了ipython qtconsole方便顯示。具體怎么弄網上搜一下就很多教程了。 pyplot模塊是提供操作matplotlib庫的經典Python接口。 2. 初探pyplot plot()的參數表 ...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各種經營分析報告中，我們常常會看到YTD，YOY這樣的統計指標，這樣的數據計算並不難，尤其是在PowerBI中，因為有時間智能函數的幫助，大大簡化了這些計算，從而快速滿足定期的報告需求。 下面就給你列出這些常用 ...