首先，这本书封面的图，正是高老师多年来要找的那种图片，就是你在想明白一件事情的时候就好像有一束阳光从天上降落下来，你抬头望的时候，这束光它是彩色的。编者能选用这样一幅图，真的是让人很惊喜，你在看书的封面的时候就感觉已经与作者共鸣了，很想一睹为快。再来看书的目录。看看，这就是书的目录，看着每个章节的题目，简直太想要了。分类、预测获胜球队、电影推荐、破解验证码，看这本书真的能掌握这些东西么？这个需要你
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2023-11-22 19:05:57
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快速了解数据分析与挖掘技术 1.什么是数据分析与挖掘技术（概念） 所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计出平均数、标准差等信息，数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户
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2023-09-10 07:27:05
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只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓，这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘？需要掌握Python中的哪些知识? 1、Pandas库的操作 Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点： · pandas 分组计算; · pandas 索引与多重索引; 索引比较难，但是却是非常重要的 · pandas 多表操作与数据透视表 2、numpy数值计算
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2023-08-11 12:43:04
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数学挖掘系列（四）：挖掘建模(一）经过前期对数据的探索和预处理，我们建模前的准备工作已经做好，接下来就是如何根据目标需求来进行模型算法的选择。在数据挖掘中，我们常用到的数据模型有以下几类：分类与预测 （有监督）聚类分析 （无监督）关联规则时序模式偏差检验下面主要对前三种类型中常用的算法和Python中的函数实现进行总结。1分类与预测分类和预测都是预测问题，分类主要是预测分类的标号（目标一般为离散属
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2023-06-25 09:52:21
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目录 第一章：介绍如何使用Python进行数据挖掘一、数据挖掘的过程：二、使用Python和IPython Notebook三、亲和性分析示例1、应用场景：2、实例：推荐商品3、在NumPy中加载数据集4、实现简单的排序规则5、排序找出最佳规则四、分类问题的简单示例1、准备数据集2、实现OneR算法 第一章：介绍如何使用Python进行数据挖掘课程内容： 1. 数据挖掘简介及其应用场
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2023-07-07 15:54:34
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Summary of test0data : source data
source code : in test0 filereference : - Reference Website / - Article in English Website
attention : the link of reference used python 2.x ,i use python 3.x ,the
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2023-08-09 13:55:03
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2019-03-15 20:14:57楚格 介绍：Python 数据分析与挖掘，快速入门的Python and Packet 工具使用方法，其次是解决方案的应用案例，最后是数据分析与挖掘的思维价值。成长路上会遇到许多难题与困惑，知识就是不断学习与遗忘，留下的只有解决问题架构经验方法。 浅谈认识篇1.数据挖掘建模过程1.1目标定义：任务理解，指标确定。1.2
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2023-10-31 23:22:26
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# I.理论部分:机器学习是过程,模型是这个过程的结果
# 1)机器学习和建模
# i.学习:通过接收到的数据,归纳提取相同与不同
# ii.机器学习:让计算机以数据为基础,进行归纳和总结
# iii.模型:数据解释现象的系统
# 2)数据集:通常来说各部分占比:训练集6:验证集2:测试集2
# i.训练集:训练拟合模型
# ii.验证集:通过训练集训练出多个模型后,使用验证集数据纠正或比较预测
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2023-09-21 06:51:02
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利用python如何进行数据挖掘python有强壮的第三方库，广泛用于数据剖析，数据发掘、机器学习等范畴，目前python编程已经受到越来越多的人学习和使用，在数据挖掘的时候也使用其中，那么利用python如何进行数据挖掘呢?1、Scipy根据Numpy,可以供给了真实的矩阵支撑，以及大量根据矩阵的数值计算模块，包含：插值运算，线性代数、图画，快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。2、M
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2023-05-26 15:05:31
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这次数据分析的案例是，经典的数据分析案例——泰坦尼克号生还预测。本案例的分析思路包括以下三个部分：数据集描述与来源展示数据分析过程
明确分析问题、理解数据数据清洗数据探索性分析数据建模与分析模型选择与结果输出数据分析总结数据集描述与来源 这次的数据是Kaggle官方提供的Titanic:Machine Learning from Disaster。Titanic : Machi
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2023-09-18 19:08:21
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如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU课程注重让
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2024-05-29 11:41:18
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python数据分析与挖掘（一） 目录python数据分析与挖掘（一）一、数组1.numpy库导入2.数组基本属性3.数组元素类型转换4.改变数组形状5.使用arange函数创建数组6.使用linspace函数创建数组7.使用logspace函数创建数组8.使用zeros函数创建数组9.使用eye函数创建数组10.使用diag函数创建数组11.使用ones函数创建数组12.使用random函数生成
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2023-06-30 21:45:53
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这是python数据分析案例系列的第三篇，关于Apriori算法及其Python实现。欢迎关注交流！看前面的基础知识可能会有些晦涩难懂，不过我觉得这些才是做分析的核心知识，不要把精力用在python炫技上。啤酒与尿布的故事广为人知。我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律？数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们。本文首先对Apriori算法进行简介，而后进一步介
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2023-08-24 19:25:55
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Python数据挖掘——基础知识数据挖掘又称从数据中 挖掘知识、知识提取、数据／模式分析即为：从数据中发现知识的过程1、数据清理 （消除噪声，删除不一致数据）2、数据集成 （多种数据源 组合在一起）3、数据选择 （从数据库中提取和分析任务相关的数据）4、数据变换 （通过汇总或聚焦操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）5、数据挖掘 （基本步骤，使用智能化方法提取数据）6、模式评估 （根据某种兴趣度
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2023-10-07 13:14:13
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导读python有强大的第三方库，广泛用于数据分析，数据挖掘、机器学习等领域，下面小编整理了python数据挖掘的一些常用库，希望对各位小伙伴学习python数据挖掘有所帮助。1. Numpy能够提供数组支持，进行矢量运算，并且高效地处理函数，线性代数处理等。提供真正的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。同时，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Num
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2023-10-31 22:50:43
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一、数据挖掘介绍 数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想： (1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验， (2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技
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2023-06-19 22:35:07
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数据挖掘-数据分类 python实现利用KNN实现性别判定# -*-coding:utf-8-*-
"""
Author: Thinkgamer
Desc:
代码4-5 利用KNN算法实现性别预测
"""
import numpy as np
class KNN:
def __init__(self, k):
# k为最近邻个数
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2023-09-07 15:07:40
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python数据挖掘工具包有什么优缺点?【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。优点：1、文档齐全：官方文档齐全，更新
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2023-10-28 14:13:52
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只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓的，这里首推Python。那么，我们该如何利用Python来学习数据挖掘呢？我们需要掌握Python中的哪些知识呢？1、Pandas库的操作Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：1)pandas 分组计算；2)pandas 索引与多重索引；索引比较难，但是却是非常重要的3)pandas 多表操作与数据透视表2、numpy数值
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2023-08-11 09:16:40
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下载地址：网盘下载 内容简介 · · · · · · 本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，
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2023-09-18 21:17:10
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