- 博主说明： 1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文细看了下， 翻译过程中，有参考一些网友翻译的文章，但个人认为，阐述皆不够精准，且都是泛泛而谈， 故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。 2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。 文... 博主说明： 1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文细看了下， 翻译过程中，有参考一些网友翻译的文章，但个人认为，阐述皆不够精准，且都是泛泛而谈， 故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。 2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。 文...
- Series对象的增删改查 In [1]: ... Series对象的增删改查 In [1]: ...
- python-pandas之DataFrame数据分析（五） '''DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。• DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引） 可以输入给DataFrame构造器的数据... python-pandas之DataFrame数据分析（五） '''DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。• DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引） 可以输入给DataFrame构造器的数据...
- groupby扩展操作 In [3]: ... groupby扩展操作 In [3]: ...
- 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即K最邻近，就是找K个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例... 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即K最邻近，就是找K个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例...
- 赛题详情 在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截... 赛题详情 在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截...
- 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多... 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多...
- 3-Groupby分组统计 In [2]: ... 3-Groupby分组统计 In [2]: ...
- 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目（mahout本来是指一个骑在大象上的人）。掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联... 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目（mahout本来是指一个骑在大象上的人）。掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联...
- 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为... 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为...
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- 第三章 numpy的常用函数 1.savetxt 2.loadtxt (converters): datetime.datetime.strptime [p46] 3.average 4.mean 5.max 6.min 7.ptp 8.median 9.msort/sort 10.var 11.diff 12.std 13.wh... 第三章 numpy的常用函数 1.savetxt 2.loadtxt (converters): datetime.datetime.strptime [p46] 3.average 4.mean 5.max 6.min 7.ptp 8.median 9.msort/sort 10.var 11.diff 12.std 13.wh...
- 创建DataFrame格式数据，指定他的行索引名称和列索引名称 In [3]: ... 创建DataFrame格式数据，指定他的行索引名称和列索引名称 In [3]: ...
- 不同的产品要给不同的人员使用，一份完整的用户画像不仅包含整整个用户的信息，也包含用户的媒体属相和用户的标签化语义。今天AAA教育小编就来带大家看看，产品经理应该如何获得用户画像。其实，「用户画像」这个词，其实在国内的互联网大概率是错用的。这里有两个英文词，第一个叫「PERSONA」，这是Allen Cooper提出来的一种通过调研和问卷... 不同的产品要给不同的人员使用，一份完整的用户画像不仅包含整整个用户的信息，也包含用户的媒体属相和用户的标签化语义。今天AAA教育小编就来带大家看看，产品经理应该如何获得用户画像。其实，「用户画像」这个词，其实在国内的互联网大概率是错用的。这里有两个英文词，第一个叫「PERSONA」，这是Allen Cooper提出来的一种通过调研和问卷...
- 从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 ... 从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 ...
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