本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念。该笔记中用具体的代码来做演示，大家可以在自己的电脑上运行（需要安装 IPython，如下所示）。 本次讲座的听众需要了解一些基础的编程（不一定是 Python），并拥有一点基本的数据挖掘背景。本次讲座不是机器学习专家的“高级演讲”。 这些代码实例创建了一个有效的、可执行的原型系统：一个使用“spam”（垃圾信息）或“h
目录EDA 目标一、内容介绍1.1 载入各种数据科学以及可视化库1.2 载入数据1.3 数据总览1.4 判断数据缺失和异常1.5 了解预测值的分布二、代码示例2.1 载入各种数据科学与可视化库2.2 载入训练集和测试集2.3 总览数据概况2.4 判断数据缺失和异常2.5 了解预测值的分布运行结果的 HTML 页面下载 EDA 目标EDA 的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确
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2023-12-06 16:57:31
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介绍探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个故事及适...
原创
2024-05-12 14:11:17
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Author：张永泰From：Datawhale探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一
Python中用于数据探索的库主要是Pandas（数据分析）和Matplotlib（数据可视化）。3阶矩阵）Kurt（）峰度（4阶矩阵）...
原创
2023-06-07 09:40:40
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探索性数据分析，主要针对原始数据进行初次了解。了解数据的分布情况、了解分析的方向灯。此脚本读取的是 SQL Server ，只需
原创
2023-01-11 02:09:16
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又在kaggle上找到了一个有趣的NBA数据分析的案例，原文基于python实现，而且代码不是很长，非常好的学习素材，但是在重复原文身高分布直方...
原创
2022-03-09 10:28:10
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异常值的检测以及处理
原创
2022-10-08 09:46:18
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【代码】Python 自动化探索性数据分析（EDA）工具。
九、电气装置的遥控器发射频率为38KHz的间歇红外波，需要一个脉冲调制信号，对于待发射的码序列中的“1”信号，脉冲调制信号的脉宽为4个时钟周期，占空比为1／8；对于“0”信号，脉冲调制信号的脉宽为2个时钟周期，占空比为1／4。如图6所示（所看到题目没图）。待发射的固定码序列存于移位寄存器中，以Reset信号启动一个电路模块，当Reset=1时，脉宽调制信号输出保持高电平；当Reset变为低电平时，
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2023-07-18 17:46:26
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）：是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：1 对数据进行清洗，
2 对数据进行描述（描述统计量，图表），
3 查看数据的分布，
4 比较数据之间的关系，
5 培养对数据的直觉和对数据进行总结EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解数据：https://t
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2023-08-11 13:33:22
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）主要的工作是：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉，对数据进行总结等。 探索性数据分析（EDA）与传统统计分析（Classical Analysis）的区别：传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布，然后把数据套入假设模型再做分析。但由于多
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2023-11-17 19:05:01
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数据加载和数据预处理：（1）利用Pandas库进行数据加载和预处理：处理问题数据，日期格式解析，NaN值的处理，分组和聚类，排序和索引，文本数据的编码，词频统计等；（2）利用Numpy库进行数据处理：数组的创建，矩阵运算，数组切片，堆叠等。数据分析：（1）数据的探索性分析；（2）高维数据的维数约减；（3）异常数据的检测和处理；（4）算法验证和参数优化及特征选择。机器学习：（1）基本的机器学习方法；
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2023-07-18 17:46:05
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Task2 - 数据分析 EDA定义步骤1. 载入各种数学科学以及可视化库2. 载入数据step1: 载入训练集和测试集step2: 简略观察数据3. 数据总览step1： 数据的相关统计量step2： 熟悉数据类型4. 判断数据缺失和异常step1: 每列存在 NAN 的情况 ---可视化step2： 查看异常值检测5. 了解预测值的分布step1: 预测值的总体分布step 2: 查看偏度和
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2023-07-14 17:18:21
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定义 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。一般有以下几个目的：弄清楚数据的含义发现数据的结构锁定一些重要的特征（通过观察该特征不同值对应的label是不是有区别，同一个特征的不同取值label的分布差别越大，这个特征越有效）异常值以及离群数据
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2023-07-18 11:01:04
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# 探索性数据分析（EDA）案例及其优劣势
## 1. 摘要
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是一种分析数据集以概括其主要特征的技术，通常借助于视觉化手段以便于理解。EDA在数据科学项目中扮演着至关重要的角色，因为它帮助分析师在数据处理前获取对数据的基本理解。本文将详细探讨EDA的优势与劣势，并结合代码示例进行实际展示。
## 2. EDA的优劣
文章目录前言一、原理图设计1.1镜像翻转1.2 放置元器件1.3 设置图纸大小二、检查封装三、交叉选择功能四、布局传递功能五、布局六、铺铜功能6.1、填充功能6.2、矩形填充功能七、自动布线 前言我们前面学习了如何新建工程，如何新建原理图库，如何新建封装库，如何导入3D模型库，并且是以LM358为例。那么我们今天就以LM358为例进行原理图设计示例。 首先先把我们之前做好的子库添加进来。放在原理
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2023-07-18 17:46:24
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这里写目录标题一级目录二级目录三级目录一 、Linux简介与基本指令1.1 Linux操作系统组成1.1.1 内核1.1.2 shell1.1.3 文件系统1.2 Linux文件目录结构二、 Linux指令2.1 Linux指令简介2.2 Linux指令集2.2.1 ls指令2.2.2 cd指令2.2.3 pwd指令2.2.4 mkdir指令2.2.5 touch指令2.2.6 cat指令2.2
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2024-09-22 10:23:11
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作者：东哥起飞EDA是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。1. Pandas_Profiling这个属于三个中最轻便、简单的了。它可以快速生成报告，一览变量概况。首先，我们需要安装该软件包。# 安装Jupyter扩展widget
jupyter nbextension ena
一、数据探索 1.数据读取 遍历文件夹，读取文件夹下各个文件的名字：os.listdir() 方法：用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序。 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中。 1.1 CSV格式数据 详细说明 （1）读取 ### python导入csv
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2019-07-08 00:06:00
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