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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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、数据挖掘任务分类1、预测性和描述性的主要区别在于是否有目标变量2、预测性包括分类和回归：（1）分类：输出变量为离散型，常见的算法包括（朴素）贝叶斯、决策树、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林。（2）回归：输出变量为连续型。3、描述性包括聚类和关联：（1）聚类：实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。例如零售客户细分。（2）关联：:指的是我们想发现数据
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2023-05-30 12:19:33
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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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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的
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2023-05-29 14:23:15
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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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2.数据本章概要： 数据类型：定量或者定性，除此外某些数据可能还具备自身的属性（时间属性，彼此之间有明显的联系）。数据挖掘通常是针对特定的领域和特定的数据类型展开的。————识别数据 数据质量：数据中的噪声和离群点，数据遗漏，不一致或重复，偏差或不能地表总体。————数据清洗 数据预处理：预处理提高数据质量，转换成适合挖掘的形式。（连续转换成离散，维度降低） 数据的联系：根据相似度或者距离
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2023-07-05 09:54:04
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START：所谓人工智能就是利用数学统计方法，统计数据中的规律，然后利用这些统计规律进行自动化数据处理，使计算机表现出某种智能的特性，而各种数学统计方法，就是大数据算法一、导论围绕数据分类、数据挖掘、推荐引擎、大数据算法的数学原理、神经网络算法几个方面，为你展开大数据算法的“全景图”二、数据分类分类即认知在互联网时代，一个人在互联网里留下越来越多的信息，如果计算机利用大数据技术将所有这些信息都统一
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2023-10-18 20:44:18
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1. 数据挖掘概述数据挖掘利用机器学习方法对多种数据，包括数据库数据、数据仓库数据、Web数据等进行分析和挖掘。数据挖掘的核心是算法，其主要功能包括分类、回归、关联规则和聚类等。2. 分类分类是一种有监督的学习过程，根据历史数据预测未来数据的模型。分类的数据对象属性分为两类：一般属性分类属性（目标属性）在分类过程中，涉及到的数据包括：训练数据集、测试数据集、未知数据。数据分类的两个步骤：学习模型
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2023-12-16 18:43:16
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贝叶斯： 首先,贝叶斯分类算法是统计学中的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中的一种，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出后验概率，然后选择最大后验概率的类作为该特征所属的类。 在生活中常常用贝叶斯做决策，先看一下公式： 光看公式不知道咋用，举个例子说明一下： 这个例子是女生根据男生的三个特
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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数据挖掘在实践中的应用使用随机森林首先应该从数据中提炼训练集Train和测试集Test两部分。训练集和测试集是不能有交集的,即。训练集和测试集中的数据是从原始数据中提炼出来的。训练集和测试集的维度必须相等。主要是因为随机森林是分类问题。分类问题，就是将测试集中数据一个一个的扔进分类器，分类器给出一个结果，作为输出，这个输出的数就是分类的类别。那么分类器是怎么运作的呢？分类器是，对测试集中的属性一个
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2023-11-08 21:32:00
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定义：分类就是得到一个函数或分类模型（即分类器），通过分类器将未知类别的数据对象映射到某个给定的类别。1. 数据分类可以分为两步第一步建立模型，通过分析由属性描述的数据集，来建立反映其特性的模型。该步骤也称为是有监督的学习，基于训练集而到处模型，训练集合是已知类别标签的数据对象。第二步使用模型对数据对象inxing分类。首先评估对象分类的准确度或者其他指标，如果可以接受，才使用它来对未知
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2023-07-05 09:54:46
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1.分类 分类分析的目标是：给一批人(或者物)分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单?”这就是个典型的二分类问题：买or不买。 分类分析(根据历史信息)会产出一个模型，来预测一个新的人(或物)会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式： 形式1：京东的所有用户中分为两类，要么会买，要么不会买。 形式2
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2024-01-14 20:16:30
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# Python方法的分类及示例
在Python中，方法是指与对象相关联的函数。方法可以分为实例方法、类方法和静态方法。本文将介绍这三种方法的特点及示例。
## 实例方法
实例方法是最常见的方法类型，它与特定的实例对象相关联。在类中定义实例方法时，第一个参数通常是`self`，表示当前实例对象。通过实例方法，我们可以访问和修改实例对象的属性。
示例代码如下：
```python
clas
原创
2024-07-03 03:49:01
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目录一.数字类型（int，flaot）二.字符串类型（str）三.列表类型（list）四.元组类型（tuple）五.字典类型（dict）六.集合类型（set）一..数字类型：引用：我们学习变量是为了让计算机能够像人一样记忆某种事物的状态，而变量的值就是用来存储事物的状态，很明显事物的状态是分很多种类的（比如人的姓名，身高，体重，工资等）所以变量的值也应该有不同的类型。age = 21 # 用整型去
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2023-10-03 09:59:31
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数据挖掘中的多分类方法是现代机器学习领域的重要议题。通过对综合数据的分析，多分类方法能够将数据中的对象分类至多个类别。这在金融欺诈检测、文本分类、医学诊断等领域具有广泛应用。随着技术的不断演进，多个算法被提出，以满足不同的多分类需求。以下将详细讨论这一领域的背景、核心维度、特性、实战对比、深度原理和选型指南。
## 背景定位
在过去的几十年里，数据挖掘和机器学习技术经历了快速的发展。从最初的统
11.1 算法抽查在实践之前你并不知道哪种算法对你的的数据效果最好。 你需要尝试用不同的算法去实践， 然后知道下一步的方向。 这就是我说的算法抽查。11.2 算法概述两种线性算法逻辑回归线性判别分析 非线性机器学习算法K近邻算法朴素贝叶斯。分类和回归树 - CART 是决策树的一种支持向量机11.3 线性机器学习算法有个问题， 什么叫线性， 什么叫非线性？其实一般的书里面， 并不是这
分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；还有用于单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。(1)决策树主要用于分类和预测的技术之一，是以实例为基础的归纳学习算法，从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示的分类规则。目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来
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2023-11-10 22:50:28
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分类、决策树与模型评估分类决策树分类算法 分类分类就是通过学习一个目标函数F，把每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y上。目标函数也被称为分类模型。建模分为两种目的，一种是描述性建模一种是预测性建模。 对于学习算法，我们将一部分数据分为训练集和测试集，一般训练集占比70%测试集占总体数据集的30%。通过对训练集的学习训练建立一个适合处理对应一类数据的模型，然后将这个模型套用到测试集上，来观察
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2023-12-06 18:50:25
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