Python 为数据分析和机器学习提供诸多工具, anaconda 是其中一个著名的科学计算发行版, 包括近200多个工具包, 常见的有 numpy, scipy, pandas, ipython, matplotlib, sklearn 等等conda 是它的一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并
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2024-01-09 12:56:13
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# 使用Python进行商品大数据分类的指南
在这个数据驱动的时代，商品大数据的分类对零售和电商行业至关重要。对于刚入行的新手来说，了解流程和关键技术是非常重要的。本文将带你从零开始，实现一个商品大数据分类系统。
## 整体流程
在开始之前，我们首先要明确整个流程。如下表所示，我们将使用四个主要步骤来实施商品分类。
| 步骤 | 描述 |
|------
1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
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2023-08-07 21:09:44
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一、什么是大数据？大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 二、大数据的数据类型：大数据包括体积庞大，高流速和可扩展的各种数据。它的数据为三种类型。结构化数据：关系数据。半结构化数据：XML数据。非结构化数据：Word, PDF, 文本，媒体日志。 三、大数据两大技术：
操作大数据 这些包括像MongoDB系统，提供
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2024-04-09 19:52:32
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前言今天，Python已经成为每个人首选的语言，特别是当它涉及到无处不在的数据时。在数据分析、可视化、数据挖掘等方面，它从未让任何人失望。它的广大用户的唯一目的是它的外行人的语言，这使它很容易执行各种任务，这是它在过去几年获得流行的原因。作为一种开放源码的编程语言，Python还构建了大量的库，这些库非常适合CPDA数据分析师的工作，这使他们能够毫无麻烦地执行几乎任何任务。Top-5-Python
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2023-11-16 14:39:51
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数据聚合数据处理的最后一步为数据聚合，通常指的是转换数据，是每一个数组生成一个单一的数值。我们已经做过多种数据聚合操作，例如sum( )、mean( )和count( )。这些函数均是操作一组数据，得到的结果只有一个数值。然而，对数据进行分类等聚合操作更为正式，对数据的控制力更强。数据分类是为了把数据分成不同的组，通常是数据分析的关键步骤。之所以把它归到数据转换过程，是因为先把数据分为几组，再为不
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2023-08-17 21:59:51
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# 大数据挖掘中的分类技术
在当今社会，大数据已经成为一种重要的资源。企业、政府和科研机构都在努力挖掘数据中的价值。大数据挖掘涵盖了许多技术和方法，其中“分类”是一个关键的技术。本文将介绍大数据挖掘中的分类，包含代码示例以及图示，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是分类
分类是一种监督学习的过程，目的是根据已标记的训练数据为新的、未知的数据实例分配分类标签。常见的分类方法包括决策树、支
原创
2024-10-23 06:06:04
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按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
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2023-09-22 21:12:43
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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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身体不适，中断几天，接下来会陆续上传一些基本算法的概念、同时会附上一个算法使用例子。在此之前需要先把算法的大分类进行一个简单说明：一、按照机器学习分类1、有监督学习：已经知道why，这个why可以是分类变量的类别标签，也可以是要预测的数据集的值（比如收入）、可能是单类别或者多类别变量，通过目标变量的不一样有监督学习可以分为两大类，如果是鉴别类别称之为：分类，如果是预测的话，例如二手车的销售价格等，
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2024-08-11 17:20:29
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文本归类经验分享
原创
2016-01-07 13:11:34
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目录1. 字符串常用内置方法1.1 find 查找某个子串下标位置，查不到返回-11.2 replace 替换字符串某个字符成新字符1.3 startswith 查看字符串是否以你指定的字符开头，是返回True，不是返回False1.4 split 切分字符串，切分后返回列表1.5 join 将多个字符串以指定字符拼接成一串新的字符1.6 strip 移除字符串首尾的空格2. 列表常用方法2.1
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2023-08-10 12:31:44
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一、python中的数据类型之列表
1、列表
列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作二、列表常用操作>切片>追加>插入>修改>删除>扩展>拷贝>统计>排序>翻转 >>> names = ["admin","abc","jack","lily"] #定义列表
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2023-11-22 15:13:40
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如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的，你是做大数据的哪一部分工作，从求职者角度，如何从jd描述中估摸大概率做哪一块，从猎头角度，如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd1.相关技术大数据开发的技术名词无非是下面几种，Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同，可能会有不同的方案，但是总的流程是大致一致
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2021-04-07 13:47:20
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博客：大数据分类算法深度解析1. 背景大数据的快速增长带来了更多的机会和挑战。分类算法作为机器学习的基石之一，在处理大规模数据时变得尤为重要。其目标是根据已知的数据集，将新数据分配到预定义的类别中。2. 特征提取与预处理在分类算法中，特征提取是非常关键的一步。特征是从原始数据中提取的具有代表性的信息，用于描述数据的属性和特性。有效的特征提取可以帮助算法更好地理解数据，提高分类模型的性能。2.1 数
原创
精选
2024-01-15 08:39:13
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数据分级存储，是指数据客体存放在不同级别的存储设备（磁盘、磁盘阵列、光盘库、磁带库）中，通过分级存储管理
软件实现数据客体在存储设备之间的自动迁移。数据迁移的规则是可以人为控制的，通常是根据数据的访问频率、保留时间、容量、性能要求等因素确定的最佳存储策略。在分级数据存储结构中，磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息，而磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常
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2024-04-09 19:52:27
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和学术知识发现。读文件是数据分型在操作上需要完成的第一步，经常用R与Python的用户，对于read.csv和pd.read_csv这些函数应该都不会陌生。但是对于数据量比较大的时候，需要往往需要更加好的方案才能够更快速地读取csv文件。本文就对此进行分析。R语言比较熟，直接上结论：data.tab
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2023-07-02 22:22:55
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目前国内外做大数据的厂商依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。如IBM、微软、谷歌、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市
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2023-07-10 15:43:03
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机器学习的常规任务之一是比较多种不同分类算法模型的优劣。在前两篇文章中，我们介绍了六种分类模型，对应文章分别为：Python机器学习10：机器学习中的六种分类算法及实现（上）Python机器学习11：机器学习中的六种分类算法及实现（下）本文将会综合运用上述六种分类算法解决同一个任务问题，并比较上述文章中提及的六种算法好坏。上述六种算法主要采用Python机器学习库scikit-learn来实现。你
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2023-08-09 15:40:53
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