文章目录一、人工智能概述二、什么是机器学习三、特征工程3.1 数据集3.2 特征工程 一、人工智能概述1.机器学习是人工智能的一个实现途径2.深度学习是由机器学习的一个方法（人工神经网络）发展而来的3.机器学习，深度学习能做什么 传统预测，图像识别，自然语言处理二、什么是机器学习1.机器学习就是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对未知数据进行预测2.数据集构成数据集由特征值和目标值构成，每一行
# Python数据集的使用指南
## 一、流程概述
在介绍Python中的数据集之前，我们先来看一下整个实现过程的流程。下面是一个简单的流程表格：
```mermaid
journey
title Python数据集实现流程
section 整体流程
开始 --> 下载数据 --> 导入数据 --> 数据处理 --> 数据可视化 --> 结束
```
##
原创
2024-07-04 03:57:36
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Sklearn内置了一些机器学习的数据集，其中包括鸢尾花数据集、乳腺癌数据集、波士顿房价数据集、糖尿病数据集、手写数字数据集和酒质量数据集等。7.4.1 鸢尾花数据集简介“鸢尾花”数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含3类共150条记录，每类各50个数据。首先需要导入“鸢尾花”数据集，然后查看数据集的属性，输入如下：from sklea
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2023-08-02 17:56:05
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目录1. 什么时候和如何使用R？2. 什么时候和如何使用Python？3. R的优点4. R的优点亦或是不足5. R的不足6. Python的优点7.Python的优点亦或是缺点：可视化8.Python的缺点图片来源：https://www.datacamp.com/tutorial/r-or-python-for-data-analysis为帮助开发者小伙伴快速学习快速提高，我开辟了《新手上路常
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2024-01-11 13:42:02
41阅读
1.为什么选择Python进行数据分析？Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。
学习记录（一）1. 制作自己的数据集该数据集是通过使用网络爬虫以及对其他车辆数据集中的图片进行收集，制作的一个与cifar10数据集结构相同的车辆数据集。所有照片被分为10个不同的类别，它们分别是train，bus，minibus，fireengin，motorcycle，ambulance，sedan，jeep，bike和truck，共六万张，图片的规格为32×32×3。其中50000张图片被划
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2023-08-13 15:47:26
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GEO数据挖掘，表达芯片分析举例：王同学近期拟通过生物信息学相关软件与数据库来探讨女性非抽烟者的非小细胞肺癌预后相关的显著性基因及潜在的治疗靶点，他在NCBI上查询到了1套芯片数据GSE19804。请帮助他完成该项目的设计与分析。上一篇博文我发现有两个问题，一个是分组问题，PCA结果不好；另一个是筛选出的差异基因太多，之前是R中下载GSE，后来我发现可以直接下载matrix和GPL注释文件，这次还
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2024-08-26 16:20:12
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## Python自带的数据集
在Python的生态系统中，有很多可用于数据分析和机器学习的模块和库。其中，Python自带了一些常用的数据集，这些数据集可以帮助我们在学习和实践中进行分析和建模。本文将介绍一些常用的Python自带数据集，并提供相应的代码示例。
### 1. `iris`数据集
`iris`数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了150个样本，每个样本有4个特征：
原创
2023-07-17 03:08:03
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# Python进行数据分析的数据可以有中文吗？
在Python进行数据分析时，数据的格式和内容多种多样，包括文本、数字、日期等。那么，在进行数据分析时，我们是否可以使用包含中文的数据呢？答案是肯定的！Python可以完美处理中文数据，并且提供了各种库和工具来进行数据分析和可视化。接下来，我们将通过一些代码示例来详细了解如何在Python中进行中文数据分析。
## 1. 加载中文数据
在Py
原创
2023-10-12 12:13:31
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一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！ 安装
install pandas_profiling 使用 那么我们继续使用之前文章中使用过很多次的NBA数据集，还记得我们在介绍pandas使用的那篇文
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2024-03-30 22:33:40
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数据类型-数据集 一、基本数据类型——列表列表的定义：定义：[] 内以逗号分隔，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素列表的创建：list_test=['张三', '李四', '王五']或list_test = list('王五') 列表的特点和常用操作特性：1. 可存放多个值2. 按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，有序3. 可修改指定索引位置对应
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2023-09-11 16:52:48
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# 如何理解与实现 Python 中的命名规则
在 Python 编程中，命名是一项非常重要的基本功。通过合理的命名，我们能够使代码更加清晰易懂。然而，并非所有的名称都可以作为有效的 Python 标识符。在本文中，我将帮助你理解 Python 中不可用作为命名的形式，包括一些命名规则以及违反这些规则的样例。
## 一、命名规则的流程
为了帮助你理解整个流程，下面是一个关于 Python 命
Access允许九种数据类型：文本、备注、数值、日期/时间、货币、自动编号、是/否、OLE对象、超级链接、查询向导文本：这种类型允许最大255个字符或数字，Access默认的大小是50个字符，而且系统只保存输入到字段中的字符，而不保存文本字段中未用位置上的空字符。可以设置“字段大小”属性控制可输入的最大字符长度。备注：这种类型用来保存长度较长的文本及数字，它允许字段能够存储长达64000个字符的内
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2024-01-04 07:49:05
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第一篇：图像数据集的预处理这篇博客及后续的几篇博客是为了记录自己刚刚完成的项目，当然项目中的很多代码和一些方法基本都是我自己在网络上或者书籍上借鉴的，所以特此说明，如果有用到哪位大神的代码，还请见谅，谢谢。 同时本篇博客及后续博客也会分享自己在做项目时自己遇到坑，希望对后来人能够有帮助图像数据集预处理的目的图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大
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2024-06-18 21:17:34
67阅读
1 什么是数据分析？数据分析：就是使用分析方法和分析工具在大量数据中提取有价值的信息，形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。 再简单来说，数据分析就是用来分析数据对象内在规律的，变废为宝。 如果再做成图表，就更能清晰的看出其中的规律，方便对症下药。1.1 必备技能硬实力：Excel：数据存储、数据清洗、可视化方面，需要掌握常用的操作及重要函数，图标和数据透视功能。SQL：SQL语句的提取分析。SP
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2023-08-07 21:26:50
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数合建模是数据建模及可视化平台，提供一站式全链路数据生命周期管理方案，能够帮助用户管理数据资产并挖掘价值。数合建模提供多源异构的数据采集模块、支持实时/离线计算框架，简洁易用的操作环境和平台接口，为政府机构、企业、科研机构、第三方软件服务商等客户，提供大数据管理、开发和计算的能力。让客户最大化的发现与分析行业内部核心业务数据价值，挖掘现有业务和应用系统的潜在商机，培育完好的业务创新产业链，实现数据
原创
2024-03-04 10:51:05
53阅读
# 什么是access数据分析
Microsoft Access是一种数据库管理系统，广泛用于存储和管理数据。除了用于存储数据外，Access还可以用于进行数据分析。通过Access，用户可以对存储在数据库中的数据进行查询、筛选、汇总和可视化分析。这些功能使得Access成为一种强大的数据分析工具。
# access可以进行哪些方面的数据分析
Access可以进行多方面的数据分析，包括但不限
原创
2024-03-26 06:33:38
153阅读
# 不是Python自带的数据集有哪些
在数据科学和机器学习领域，数据集的选择对任务的成败至关重要。虽然Python自带了一些基础的数据集供学习和测试使用，例如在`sklearn.datasets`模块中，但实际上，有许多外部数据集也为不同的应用提供了丰富的选择。本文将探讨一些知名的外部数据集，通过实例展示如何加载和处理这些数据集，并利用可视化工具帮助理解数据。
## 1. 外部数据集的选择
原创
2024-09-15 04:51:39
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# 利用Python对UCI数据集进行数据分析
## 引言
UCI机器学习库（UCI Machine Learning Repository）是一个广受欢迎的数据集集合，广泛应用于机器学习和数据分析研究。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种数据分析和可视化工具，使得处理UCI数据集变得更加高效。本文将介绍如何利用Python对UCI数据集进行数据分析，并通过代码示例帮助读者理解该过程
为了方便深度学习模型的研究，网络有很多公开的数据集可供下载；对于特殊任务的深度学习任务，如果需要，则可以自行收集 & 标注数据集；根据数据集的大小，可以分为：小型数据集、重型数据集 & 大型数据集1、小型数据集 (MNIST、CIFAR – 图像分类)小型数据集在 100MB以内，一般数据量在 对于小型数据集，代表的有 MNIST、CIFAR数据集，这两个数据集都是分类任务的数据集
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2023-11-27 15:59:35
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