分类数据背景和目标pandas中的Categorical类型使用Categorical对象进行计算使用分类获得更高的性能分类方法创建用于建模的虚拟变量 本文中可能使用的数据集来自： 《利用python进行数据分析》数据集 背景和目标在处理数据的时候，我们经常会遇到一个列中部分数据完全相同，比如下面这个Series对象：import pandas as pd
values = pd.Serie
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2024-09-17 19:34:25
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1.文本数据的特征提取、中文分词及词袋模型本节我们一起学习如何对文本数据进行特征提取，如何对中文分词处理，以及如何使用词袋模型将文本特征转化为数组的形式，以便将文本转化为机器可以“看懂”的数字形式。1.1使用CountVectorizer对文本进行特征提取在前面的章节，我们用来展示的数据特征大致可以分为两种：一种是用来表示数值的连续特征；另一种是表示样本所在分类的类型特征。而在自然语言处理的领域中
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2023-08-09 17:37:32
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利用Python进行文本分类, 可用于过滤垃圾文本 1. 抽样 2. 人工标注样本文本中垃圾信息 3. 样本建模 4. 模型评估 5. 新文本预测 参考: http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK Natural Language Pro
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2023-06-28 01:43:09
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上一篇文章我们简单的介绍了python中的字符串，数字类型和运算符等，接下来，我们将继续学习python中的基本数据类型，如列表，元组，字典，集合。数据类型是根据数据本身的性质和特征来对数据进行分类，在python中，常见的数据类型有：：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）。对于python数据类型·，有很多的分类方
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2023-08-10 11:32:58
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图像分类任务简介图像分类神经网络基本结构就是：卷积层线性层Softmax层目标检测任务简介回归框(Bounding Box)分类(Classification)根据两个小任务的同步异步来分：One-stageTwo-stageSSD/ YOLO/ RetinanetR-CNN速度快，精度稍低速度慢，精度高分别用什么损失函数？目标检测网络基本结构总的方法论：不同级别的卷积神经网络中提取不同尺寸的目标
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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1、常见的分类算法主要有：（1）KNN算法（2）贝叶斯方法（3）决策树（4）人工神经网络（5）支持向量机（SVM）2、KNN算法（1）KNN应用场景：比方说样本中有很多零食、很多电器、很多服装，给一个未知样本，把样本归于哪一类？就可以用KNN算法。分别计算未知样本和已知的每个样本之间距离，选择前K个距离最近的样本，把该未知样本归到这K个样本所在类别较多的类当中。（2）KNN算法实现步骤①计算已知类
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2023-05-26 20:09:27
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常用数据类型在介绍 Python 的常用数据类型之前，我们先看看 Python 最基本的数据结构 – 序列(sequence)。序列的一个特点就是根据索引(index，即元素的位置)来获取序列中的元素，第一个索引是 0，第二个索引是 1，以此类推。所有序列类型都可以进行某些通用的操作，比如：索引(indexing)分片(sliceing)迭代(iteration)加(adding)乘(multip
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2023-08-04 13:28:39
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数据类型小结(各数据类型常用操作)一.数字/整型intint()强行转化数字二.bool类型False&Truebool()强行转化布尔类型.0,None,及各个空的字符类型为False.其余均为Ture.三.字符串strstr()强行转化字符串#列表转化字符换
nums = [11,22,33,44]
for a in range(0,len(nums)):
nums[a] =
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2023-08-09 17:46:35
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前言将近两年前，我写过一篇同名文章（见使用Python实现子区域数据分类统计）。当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。解决方案明白了这一点之后，再看之前的代码，就发现当时用了很笨的方
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2023-09-14 15:23:49
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目录通过实例方法名字的字符串调用方法经典的参数错误内存与内存管理简介(了解)内存是什么？操作系统的内存管理进程内的内存管理内存分配内存池机制缓冲池机制垃圾回收机制介绍OS模块psutil模块Python内部的引用计数机制手动启动垃圾回收循环引用标记清除（Mark and Sweep）和分代回收（Generational）分代回收调试内存泄漏用 pdb 进行代码调试如何使用 pdb用 cProfi
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2023-11-26 10:42:18
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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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用例类型用例类型有的翻译为版型；英文为stereotype。用例类型一般分为：普通用例(usecase)和业务用例(business usecase). 需求分析阶段的用例类型1.业务建模业务建模的目标是通过用例模型的建立来描述用户需求，需求规格说明书通常在这个阶段产生。这个阶段通常使用业务用例类型； 2.用例分析用例分析是系统分析员采用 OO 方法来分析业务用例的过程，这个阶段又称为
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2024-01-08 18:50:36
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0 引言纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？????????????自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。当然...
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2021-07-20 14:41:00
535阅读
# 使用LSTM进行分类的Python教程
长短期记忆（LSTM）网络是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），尤其适合处理和预测基于时间序列的数据。在许多应用领域中，比如自然语言处理、金融预测和时间序列分析，LSTM的威力逐渐显现。本文将介绍如何在Python中使用LSTM进行分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是LSTM？
LSTM是RNN的一种变体，它能够捕捉时间序列数据中的长期依赖
原创
2024-09-29 06:29:08
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# 用 Python 对表格单元格数据分类的完整指南
作为一名经验丰富的开发者，今天我将为你提供一份关于如何使用 Python 对表格数据进行分类的详细指南。我们将逐步完成这个任务，确保你能清晰地理解每一步所需的操作和代码。
## 整体流程图
在开始之前，我们先概述一下整个流程，将其分成几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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机器学习：如何对你的数据进行分类?个人主页：JoJo的数据分析历险记?个人介绍：统计学top3研究生?如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、?点赞、✌收藏、?订阅专栏机器学习：如何对你的数据进行分类引言如果我们希望使用机器学习来解决需要预测分类结果的业务问题，我们可以使用以下分类算法。 分类算法是用于预测输入数据属于哪个类别的机器学习方法。是一种监督的学习任务，这意味着它们需要带有标记的训练样本。使用情
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2023-11-15 19:47:27
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在数据处理中，数据分类是一项基础而重要的工作。本文将介绍如何使用Python pandas库，根据某一列的数据将所有数据分类。1. 读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象首先，需要读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象。这里以读取CSV格式的数据文件为例，代码如下：import pandas as pd
# 读取数据文件，生成数据框对象
df = pd.read_csv(
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2023-08-05 12:24:26
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本文主要介绍描述统计知识要点及Python案例实践。(一)描述统计知识要点在我们谈论描述统计知识要点前，我们先明确一下数据的类型，一般数据可以分为分类型数据和数值型数据。分类型数据是识别变量的类型，比如“男”“女”。数值型数据就是表示数据的大小或多少，比如1000元、500.2斤。分类型数据和数值型数据可以相互转换，比如男生身高在180CM以上我们分类为‘’高个子”，身高在150CM以下我们分类为
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2023-08-03 17:46:12
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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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