srcminiPython迭代器使用教程
本文概述 迭代器 可迭代 容器 生成器 干得好, Pythonista！ 迭代器是Python无所不在的精神。它们无处不在, 你必须在某个程序或另一个程序中遇到它们。迭代器是使你可以遍历集合的所有元素的对象, 无论其具体实现如何。 这意味着...
机器学习 第7页
数据科学中的预处理(第3部分)：扩展合成数据
在之前的两篇文章中, 我探讨了预处理数据在机器学习管道中的作用。特别是, 我检查了k最近邻(k-NN)和逻辑回归算法, 并发现缩放数值数据如何强烈影响前者的性能, 而不是后者的性能, 例如通过准确性来衡量(参见以下词汇表或以前的文章中有关缩...
Python字典深入学习教程
本文概述 Python字典和数据科学工具箱 如何创建Python字典 在Python字典中加载数据 如何在Python中过滤字典 Python字典操作 如何在Python中对字典进行排序 字典与Python列表, NumPy数组和Panda...
适用于初学者的Python数据科学备忘单
本文概述 安装Python 图书馆 寻求帮助 变量和数据类型 弦乐 清单 numpy数组 要下载此备忘单, 请单击下面的 最新O’Reilly数据科学薪酬调查的受访者中有54％表示他们将Python用作数据科学工具。与2015年...
精酿啤酒探索性数据分析：数据剖析
本文概述 知道数据来自何处 数据剖析 下一步 编者按：让·尼古拉斯·霍尔德(Jean-Nicholas Hould)是蒙特利尔英特尔安全公司的数据科学家, 他在其博客上教如何入门数据科学。 探索性数据分析(EDA)是一种统计方法, 旨在发现...
数据科学中的预处理(第2部分)：居中，缩放和逻辑回归
本文概述 Python回归简介 逻辑回归和数据缩放：Wine数据集 在本系列的第一篇文章中, 我深入研究了k-最近邻居算法(k-NN)和葡萄酒质量数据集中预处理在机器学习(ML)分类任务中的作用。在那里, 你发现对许多模型性能指标(例如精度...
在Python中使用NetworkX进行图形优化
本文概述 激励图优化 图形介绍 载入资料 创建图 检查图 可视化 CPP算法概述 假设与简化 CPP步骤1：查找奇数度的节点 CPP步骤2：查找最小距离对 CPP步骤3：计算欧拉回路 CPP解决方案 可视化CPP解决方案 下一步 参考文献 ...
数据科学中的预处理(第1部分)：居中，缩放和KNN
数据预处理是一个笼统的术语, 涵盖了一系列操作, 数据科学家将使用这些操作将其数据转换为更适合他们要使用的数据的形式。例如, 在对Twitter数据进行情感分析之前, 你可能希望删除所有html标签, 空白, 扩展缩写并将推文拆分为包含它们...
R入门教程：管道
本文概述 R中的管道算子：简介 如何在R中使用管道 dplyr和magrittr RStudio管道的键盘快捷键 何时不使用R中的管道运算符 R中管道的替代方案 总结 当你使用dplyr, magrittr等软件包时, 你可能已经看过或使用...
Groupby，拆分应用合并和pandas
本文概述 pandas数据探索 Groupbys和split-apply-combine回答问题 日常使用中的Groupbys和split-app-combine Netflix最近发布了一些用户评分数据。我想问一个简单的问题：Netfli...