【数据分析与挖掘】

Python基础项目——利用Python爬虫爬取淘宝网某类商品的图片

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-22 04:47

为什么这么多文科生想转行做 IT？

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-22 04:46

从零开始学人工智能(1)--Python · 神经网络（零）

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-22 04:46

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-22 04:46

Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-22 04:46

航空公司客户价值分析 LRMFC 模型（K-means聚类，工具python)

这两天在看张良均、王路等人出版的书《python数据分析与挖掘实战》，前面整理了一篇笔记，现在就实战一下吧。
Mr_charm·2020-06-22 02:52

他爬取了B站所有番剧信息，发现了这些……

本文来自「楼+之数据分析与挖掘实战」第4期学员——Yueyec的作业。他爬取了B站上所有的番剧信息，发现了很多有趣的数据～关键信息：最高播放量/最强up主/用户追番数据/云追番？
实验楼v·2020-06-22 01:36

采用决策树算法实现二分类

——《Python数据分析与挖掘实战》本次使用的数据为《Python数据分析与挖掘实战》中的“sales_data.xls”，它包括
一口大怪兽·2020-06-22 00:01

数据分析与挖掘-python常用数据预处理函数

数据预处理往往在数据分析和数据挖掘领域占到了很大的比重，甚至在机器学习这些海量数据处理的场合，数据预处理也是最核心的工作。介绍几个预处理阶段常用的库函数。1.interpolate插值函数，Scipy的子库，包含大量的插值函数，如拉格朗日插值，样条插值，高维插值等。示例代码：fromscipy.interpolateimport*f=scipy.interpolate.lagrange(x,y)#
周先森爱吃素·2020-06-21 15:48

R语言 第四章 初级绘图（1）

在大数据时代，很多人都已经认识到了可视化图表对数据分析与挖掘的重要性。可视化图表不仅能够承载大量的数据信息，还能够将数据分类展示，整合有关联性的数据信息，这对
公众号凡花花的小窝·2020-06-21 13:56

python大数据挖掘系列之基础知识入门

Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔
风1995·2020-06-21 03:58

分析了 6000 款 App，竟有这么多佳软神器没用过

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-20 23:39

Python 获取微信好友地区、性别、签名信息并将结果可视化

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-20 23:39

AI革命，通往超级人工智能之路

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-20 23:38

字节跳动社招一面经历及感悟

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-20 23:08

案例教程—200行python实现杀手级连连看外挂程序

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-20 23:08

1 python大数据挖掘系列之基础知识入门

Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔
weixin_33949359·2020-06-20 21:40

微信报告刷屏，原来80后已经开始老了……

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R3eE9y2OeFcU40·2020-06-20 20:17

聚类分析-航空公司客户价值分析

案例来源:Python数据分析与挖掘实战一书2.特征选择识别客户价值应用最广泛的模型为RFM模型，在传统RFM模型中，M表示一段时间内,客户的总消费金额，由于航空票价受运输距离，舱位
熊定坤·2020-06-20 20:54

害！两小时带你看透python数据可视化

数据可视化发展历史与未来1）数据可视化发展史2）数据可视化的未来二、数据可视化理论1、视觉感知1）视觉感知和视觉认知2）颜色理论3）可视化编码2、大数据技术1）数据采集与预处理2）大数据存储与管理3）大数据分析与挖掘
魔仙大佬·2020-05-15 09:08

Python数据分析与挖掘实战（一）——数据挖掘基础

数据挖掘基础从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是数据挖掘；它是利用各种分析工具在大量数据中寻找其规律和发现模型与数据之间关系的过程，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。1、数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检
please tell me·2020-05-08 23:04

Python实现KMeans算法的一个小例子

01目标有下图所示的一系列数据，总共有900多条，这是《Python数据分析与挖掘实战》这本书第4章的案例数据。
讲编程的高老师·2020-04-30 22:22

机器学习入门探索

参考书籍：《Python数据分析与挖掘实战》《Python数据分析基础教程
凌玥君·2020-04-13 12:20

python数据分析--数值计算工具Numpy

本文只做Numpy的学习记录参考内容：（1）微信公众号：数据分析--1480https://mp.weixin.qq.com/s/54fQScsNn9Sg-G02CEoaOw（2）从零开始学Python数据分析与挖掘
欲_槿·2020-04-09 11:00

python 数据分析实践--（1）收入预测分析

说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．
欲_槿·2020-04-09 11:00

推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战

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天善智能·2020-04-09 04:13

Python数据分析与挖掘之爬虫异常处理

异常处理概述爬虫在运行的过程中，很多时候都会遇到这样或那样的异常。如果没有异常处理，爬虫遇到异常的时候就会直接奔溃停止运行，下次再运行的时候又会从头开始，所以，要开发一个具有顽强生命力的爬虫，必须进行异常处理。常见状态码及含义301MovedPermanently:重定向到新的URL，永久性302Found:重定向到临时的URL，非永久性304NotModified:请求的资源未更新400BadR
我是Python小白·2020-04-06 07:00

如何政治正确地黑中国玄幻小说？！

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天善智能·2020-04-05 21:30

推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践

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天善智能·2020-04-05 15:44

推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践

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天善智能·2020-03-31 23:53

航空公司客户价值分析案例——《Python数据分析与挖掘实战》笔记

一、实现目标（1）借助航空公司客户数据，对客户进行分类（2）对不同的客户进行特征分析，比较不同类客户的客户价值（3）对不同价值的客户类别提供个性化服务，指定相应的营销策略二、分析方法LRFMC模型指标含义：（1）L：会员入会时间距观测窗口结束的月数。（2）R：客户最近一次乘坐公司飞机距离观测窗口结束的月数。（3）F：客户在观测窗口内乘坐公司飞机的次数。（4）M：客户在观测窗口内累计的飞行里程碑。（
孤独唯心·2020-03-30 13:57

数据分析与挖掘

用于数据分析的OLAP系统的主要特点就是数据量非常大，并发访问不多，但每次访问所需要检索的数据量都比较多，而且数据访问相对较为集中，没有什么比较明显的活跃数据概念。OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息；数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析基于OLAP系统的
白菜园到三位真火·2020-03-28 19:00

最近一百年，全球涌现过哪些最顶尖的、最赚钱的公司？

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天善智能·2020-03-28 04:25

推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现

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天善智能·2020-03-26 19:57

【学习】电力窃漏电用户自动识别

项目来源于《数据分析与挖掘实战》。1.背景与挖掘目标通过电力计量自动化系统以及异常警告信息等数据提取出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型，自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。
晓迦·2020-03-21 06:16

深度学习笔记4：深度神经网络的正则化

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天善智能·2020-03-17 06:38

python数据分析与挖掘实战笔记

第四章，数据预处理:1,数据预处理的过程主要包括：数据清洗，数据集成，数据转换和数据规约。2，牛顿插值法:https://www.zhihu.com/question/22320408/answer/1419733143,数据规范化：3.1最小最大规范化3.2零-均值规范化σ为标准差3.3小数定标规范化K为数据绝对值最大的以10为底的次幂的向上取整。4，常用的离散化方法:4.1等宽法4.2等频法4
ICDI_z·2020-03-14 18:18

品牌用户主动行为数据分析与挖掘

1.概况品牌与用户数据挖掘分析主要可以分为2个部分：品牌分析&&用户分析品牌用户主动行为数据分析与挖掘1.品牌分析：帮助品牌找到自身在行业中的位置以及在用户心中主要的竞品对象。
萌新产品小霸王·2020-03-13 18:41

那些年我们嘲讽的特异功能可能是真的！？

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天善智能·2020-03-12 18:54

330 篇 Python 与机器学习原创笔记，助你高效入门。

内容以Python、数据科学、机器学习、深度学习为主，包括但不限于Python、数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的个人技术学习
机器学习算法那些事·2020-03-09 21:00

北京9月Hadoop大数据平台开发与案例分析高级工程师研讨会

本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业
AICloud·2020-03-07 13:10

深度学习笔记8：利用Tensorflow搭建神经网络

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天善智能·2020-03-03 02:57

python数据分析与挖掘 | 数据预处理

上一篇文章中讲述了数据探索的一些内容，包括缺失值、异常值、一致性等问题，这些问题会影响建模效果。本篇文章就来解决一下上述问题，也就是数据预处理，它在整个数据挖掘建模的过程中占很大比例，所以很重要。数据预处理既要提高数据质量，又要让数据更好的适应建模工具。其主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、和数据规约。数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题
小田学Python·2020-02-27 12:08

来势胸胸！老司机教你读起点文

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天善智能·2020-02-27 08:38

【数据分析与挖掘】数据分析学习及跟课学习 | csdn_Part 01 数据分析介绍

2月16日，我终于按捺不住想刷技能的冲动，把CSDN新尝试购入的数据课给打开了，以下及后面笔记皆为CSDN学院课程《零基础搞定Python数据分析》，前期设备的问题，平板和纸笔的方式完成了前面八章的课程，为了便于后期整理，这里就不按照课程的章节来分博文转换笔记，直接按照Part部分，引入，基础，关键核心，应用，计算，实践这几个部分来整理。同时，将纸质笔记输入的同时，使用编译器完成部分练习，有源码则
云胡实验室·2020-02-26 12:23

Python数据分析与挖掘实战之爬虫浏览器伪装技术

浏览器伪装技术原理我们可以试试爬取csdn博客，我们发现会返回403，因为对方服务器会对爬虫进行屏蔽。此时，我们需要伪装成浏览器才能爬取。浏览器伪装我们一般通过报头进行浏览器伪装技术实战有很多网站为了防止程序爬虫爬网站造成网站瘫痪，会需要携带一些headers头部信息才能访问，最长见的有user-agent参数写一个简单的例子：importurllib.requestrequest=urllib.
我是Python小白·2020-02-25 04:00

数据挖掘

数据挖掘是机器学习的前身，标准的数据分析与挖掘流程分为6部分，与数据挖掘紧密相关有3部分：数据整理、构建模型和模型评价。
g0·2020-02-23 16:13

2017年学习记录

视频篇网易云课堂-程序设计入门—Python天善智能-Python3数据分析与挖掘实战麦子学院-Mysql基础麦子学院-Python爬虫基础Udacity-编程基础：PythonUdacity-编程入门麦子学院
陈昱熹·2020-02-22 16:16

python数据分析基础:numpy

numpy是python高性能科学计算和数据分析的基础包,python的很多其他库都构建在numpy之上，因此你要用python做数据分析与挖掘都最好先学一下numpy的基本操作(当然要学numpy首先要把
千锋IJava·2020-02-22 13:06

零基础学数据分析与挖掘（第二周）

前言第一周是用的脑图写的，等有时间把第一周的也转化为笔记。话不多说，直接上第二周的知识点概括图：数据分析基本名词1.集中趋势反映事物特征的数据集合的代表值或中心值1.1众数(Mode)解析：众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值，主要应用于大面积普查研究之中。数据集合中出现次数最多的数值被称为众数，众数可以是一个或次数并列最多的多个。应用场景：从分布角度看，众数是具有明显集中趋势的
超神的乔巴丶·2020-02-18 20:23
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