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AD导入原理图库和PCB库及3D封装攻略

AD导入原理图库和PCB库及3D封装准备软件：AltiumDesigner（17.0）嘉立创EDA(专业版)，下载地址：https://lceda.cn/page/download?
小笼包的琪·2023-01-30 21:28

机器学习——数据探索大致流程

什么是EDA在拿到数据后，首先要进行的是数据探索性分析（ExploratoryDataAnalysis），它可以有效的帮助我们熟悉数据集、了解数据集。
Dunkle.T·2023-01-30 15:03

toad -评分卡模型

参考：https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/14026520.htmlhttps://www.freesion.com/article/2550417274/1.EDA
m0_37709767·2023-01-30 04:09

EDA 数据探索分析简要方法记录 数据处理

EDA数据探索分析简要方法记录数据处理版本：21.8.30下载地址：小程序数据库内搜索EDA方法记录已将本文档整理成PDF文档分享（无水印，可编辑）后续文档仍将继续更新一、数据探索数据探索的目的：及早发现数据的一些简单规律或特征数据清洗的目的
Rong&Chuan·2023-01-27 08:49

Cadence初步学习（一）

楷登电子（CadenceDesignSystems,Inc；NASDAQ：CDNS）是一家专门从事电子设计自动化（EDA）的软件公司，由SDASystems和ECAD两家公司于1988年兼并而成。
幻象空间的十三楼·2023-01-27 00:44

【科普】科普 | EDA产业的现况与未来

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/Qf-hX6XO8FuO1z_49xLpkQ【嵌牛导读】本文介绍了EDA产业的现况与未来。
d5cc63d9e177·2023-01-26 16:45

当我在看EDA时候

知识准备关键词解释：iBPM：代表智能业务流程管理(IntelligentBusinessProcessManagement)SOA：面向服务的架构（SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种各样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方
CristicMei·2023-01-26 15:37

掌握这10个Pandas函数，助你彻底了解数据集

10个帮助你完全理解数据集的Pandas函数长按关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩扫码关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩Pandas是用于探索性数据分析(EDA
Python学研大本营·2023-01-26 14:19

Python ·保险理赔分析：数据分析

我们将使用散点图、饼图、直方图等通过探索性数据分析(EDA)来触及主题。稍后我们构建模型并对其进行评估。最后，我们进行预测，并衡量预测的数字。
生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-23 08:00

基于单片机的电子琴(矩阵键)仿真设计(#0046)

Proteus是一款著名的EDA工具（仿真软件），从原理图布图、代码调试到单片机与外围电路协同仿真，一键切换到PCB设计，真正实现了从概念到产品的完整设计。
电子开发圈·2023-01-22 23:07

python 散点密度图,分组散点密度图的三种实现方法

image.png在日常工作中，我们经常会进行探索性数据分析(EDA)，来查找不同数据间的模式、关系或异常情况，以便为我们后续工作提供参考。
李轶林·2023-01-22 20:48

Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

人们通常从数据可视化开始以获得更多见解，并尝试通过探索性数据分析(EDA)来理解数据。制
小詹学 Python·2023-01-22 07:33

天池龙珠计划_金融风控训练营——Task2 EDA探索性数据分析学习打卡

目录1.学习任务天池龙珠计划_金融风控训练营Task2EDA探索性数据分析学习打卡1.1学习目的1.2学习目标2学习内容2.1读取文件的拓展知识2.1.1设置chunksize参数2.2缺失值2.2.1
weixin_46310853·2023-01-21 03:00

计算机辅助设计及工程分析的特点,EDA技术的简单介绍及特点分析

描述由于电子技术的飞速发展，使得基于EDA技术的电子系统设计方法得以广泛应用。EDA技术已成为现代系统设计和电子产品研发的有效工具，成为电子工程师应具备的基本能力。
qpdidn·2023-01-21 03:30

数据可视化python代码_用Python代码实现5种最好的、简单的数据可视化！

在项目的早期阶段，您通常会进行探索性数据分析(EDA)以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰、更容易理解，尤其是对于更大、更高维度的数据集。
weixin_39645249·2023-01-21 03:30

贷款数据探索风险分析（EDA）

项目介绍所谓探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，以下简称EDA)，是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索，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
hepan_defeng·2023-01-21 02:28

EDA可视化

1.文件名visualization_utils.pyEDA可视化通用方法汇总1.1连续特征用于连续特征可视化1.1.1dist_numb_target单个连续特征分布图(二分类)，y取值类型需为int型0,11.1.2ploting_numb_fets多连续特征分布（二分类）,参数draw_type:绘图类型,取值：dist_y(按y分布图)，dist(分布图)，box_y(按y增强箱形图)，b
潜行者丶·2023-01-21 02:28

快速进行数据探索的工具（EDA）

下面介绍3种工具：pandas_profiling——适用于快速生成单个变量的分析sweetviz——适用于数据集之间和目标变量之间的分析pandasGUI——适用于具有手动拖放功能的深度分析pandas_profilingpandas_profiling可以用一行代码生成详细的数据分析报告,与pandas深度结合,非常适合前期的数据探索阶段,以及结果数据报告批量化生产。importpandasa
anonymox·2023-01-21 02:58

安得猛士兮守四方——国产EDA公司盘点

而在这主战场中，“战火”逐步在向设备、EDA软件和材料三个最为焦灼的“阵地”集中。由于目前各大自媒体和行业媒体对于这三个细分行业讨论较多，其中有不少精彩而不失真知灼见的作
Augusdi·2023-01-21 02:57

机器学习训练_金融风控_Task2_EDA

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
恶魔眼睛大又大���·2023-01-21 02:57

数据EDA阶段的绘图

作者：李赞，尚进文章目录minkowsk距离的计算实现方法scipy.spatial.distance.pdist【python】柱状图适用情形barplot【R】饼图适用情形pie【R】直方图的绘制方法适用情形hist【R】seaborn.distplot【python】plotly.express.histogram【python，交互】箱线图的绘制方法适用情形boxplot【R】matplo
zoujiahui_2018·2023-01-21 02:27

金融风控训练营Task6打卡

spm=5176.20850282.J_3678908510.4.f2984d57kCveJd一、学习知识点概要理解赛题、EDA探索性数据分析、特征工程、建模与调参、模型融合二、学习内容本次学习有
orange_zz_zz_zz·2023-01-19 20:16

AI训练营金融风控—05模型融合打卡

训练营金融风控-阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—05模型融合打卡_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控—01赛题理解打卡_宇宙高能量者的博客-CSDN博客AI训练营金融风控—02EDA
宇宙高能量者·2023-01-19 20:45

AI训练营金融风控—06学习赛：贷款违约预测打卡

阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—06学习赛：贷款违约预测打卡_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控—01赛题理解打卡_宇宙高能量者的博客-CSDN博客AI训练营金融风控—02EDA
宇宙高能量者·2023-01-19 20:44

AI训练营金融风控—02EDA探索性数据分析打卡

本学习笔记为阿里金融风控训练营的学习内容，学习链接为：AI训练营金融风控-阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—02EDA探索性数据分析打卡_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控
宇宙高能量者·2023-01-19 20:14

AI训练营金融风控—03特征工程打卡

训练营金融风控-阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—03特征工程_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控—01赛题理解打卡_宇宙高能量者的博客-CSDN博客AI训练营金融风控—02EDA
宇宙高能量者·2023-01-19 20:14

AI训练营金融风控—04建模与调参打卡

-阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—04建模与调参打卡_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控—01赛题理解打卡_宇宙高能量者的博客-CSDN博客AI训练营金融风控—02EDA
宇宙高能量者·2023-01-19 20:39

Kaggle竞赛——桑坦德银行客户满意度预测（一）

桑坦德银行客户满意度预测数据及具体目标实施流程代码实现导入数据包导入数据探索性数据分析（EDA）删除零方差特征删除稀疏特征删除重复特征判断并删除缺失值进一步探索性分析定义绘图函数目标变量的分布选取部分特征进行分析
云流寂川·2023-01-19 19:28

WIN10 WSL子系统安装VCS+VERDI,提供图形界面Xming

但是拥有一个小型的安装有所需Linux+EDA工具的移动工作平台，无疑将是一件爽不可言的事情。
战斗中的野猪·2023-01-18 08:39

COVID-19疫情数据探索性分析

上一篇讲了COVID-19疫情数据爬取分析本篇接着讲COVID-19疫情数据探索性分析（EDA）我们采用pandas库来进行数据分析importpandasaspd#读取数据today_world=pd.read_csv
殆文解艺·2023-01-16 00:08

【项目二】探索性分析

探索性数据分析（EDA）是在应用正式的、严格的统计分析之前，对数据的特征和关系的进行数字的和图表的测试。EDA可以引起人们的洞察力，可以反映其他问题，并最终形成预测模型。
aryena的花花世界·2023-01-16 00:07

搭建机器人电控系统——如何从零画一块主控板？——搭建外设电路原理图

我们通常使用AD或者EDA去画一块电路板，它的整体思路是：选择芯片、搭建元件图库搭建最小系统原理图搭建外设原理图PCB、打
Jacob_Jagger·2023-01-15 23:42

一、大数据学习之路——探索性数据分析（EDA）

定义：对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，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。数据类型：https://blog.csdn.net/Shingle_/article/details/80035405数据类型是统计学中的重要概念，我们需要对它有正确的理解方能利用正确的数据类型来获得结论。这篇文章将介绍几种用于机器学
十二呀呀呀·2023-01-14 06:52

二手车交易价格预测——数据的探索性分析EDA

环境：Pycharm、python3.7importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfrommatplotlibimportpyplotasplt先导入数据：train=pd.read_csv('used_car_train_20200313.csv',sep='')test=pd.
赠与你的歌·2023-01-14 06:52

数据探索性分析(EDA)——异常值处理

0引言前面有一篇文章介绍单变量分析时，我们提到需要对数据的异常值进行处理，异常值指的是远远偏离整个样本总体的观测值，异常值的存在会降低数据的正态性以及模型的拟合能力等等。异常值的检测主要用箱型图、直方图、散点图等等。今天，本文会介绍异常值的检测以及处理。1直方图(正态分布)1.1原理直方图检测异常值的原理主要依据基于正态分布的3σ3σ3σ法则或Z−scoreZ-scoreZ−score方法，该方法
土豆同学·2023-01-14 06:51

数据挖掘与数据分析（三）—— 探索性数据分析EDA(多因子与复合分析) & 可视化(2)——回归分析(最小二乘法&决定系数&残差不相关)&主成分分析&奇异值分解

回归分析回归分析确定两种或两种以上变量之间的相互依赖的定量关系的方法线性回归最常见的解法就是最小二乘法线性回归效果的度量主要有两种：决定系数和残差不相关决定系数越接近于1，回归效果越好；越接近于0，回归效果越差右边的式子是多元线性回归的主成分分析PCA主成分分析最重要的作用就是降维例如这张表中，可以把表看作一个空间，每条数据都是空间中的一个向量。表中有4个属性，每个属性都是一个维度，每个向量都有4
hxxjxw·2023-01-14 06:50

二手车交易价格预测 ——EDA 探索性数据分析

文章目录二手车交易价格预测——EDA探索性数据分析1.数据的导入及数据信息的查看2.变量是否有异常值3.变量是否含有缺失值4.样本是否存在不平衡问题5.变量之间是否存在冗余6.基于目标price进行分析查看各变量的分布情况
卡小葵·2023-01-14 06:50

探索性数据分析EDA（二）—— 缺失值处理

接上一篇《探索性数据分析（1）——变量识别和分析》，这篇笔记主要内容为缺失值处理方法介绍，以及相关python工具包sklearn.impute的使用介绍。目录1.为什么需要处理缺失值2.为什么数据有缺失值a)完全随机缺失（Missingcompletelyatrandom，MCAR）b)随机缺失（Missingatrandom，MAR）c)完全非随机缺失(missingnotatrandom，M
Avasla·2023-01-14 06:19

数据探索性分析(EDA)——不平衡样本处理

1、何为不平衡样本？样本不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在实际的分类任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如广告点击率预测、情感分类、异常检测等。而机器学习算法通常假设不同类别的样本数量大致相似，因此在假设与实际不符合的情况下，样本不平衡会导致学习算法效果大打折扣。在这种情况下，我们通常会对样本进行处理，不过也存在一些情况，样本不平衡对实验的影响不大：当问题指标是ROC或者
土豆同学·2023-01-14 06:18

基于Xgboost的AI评分卡构建

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明
爱挠静香的下巴·2023-01-13 01:48

【Neo4j构建知识图谱】图上的数据科学2：数据可视化与探索性EDA

2、基本图形探索性数据分析（EDA）在使用任何GDS算法之前，进行基本的探索性数据分析（E
源代码杀手·2023-01-12 01:09

pandas_profiling ：教你一行代码生成数据分析报告

分析报告全貌‍什么是探索性数据分析熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数，用来查看数据的整体情况，比如平均值、标准差之类，就是所谓的探索性数据分析-EDA。
风度78·2023-01-11 09:46

机器学习：单或双变量常用分析技巧

在机器学习EDA阶段，变量分析及可视化是常做的事情，这篇文章总结变量分析中，最常使用的单变量，双变量分析以及可视化。单变量分析单变量分析是指分析单个变量对目标变量的影响。
算法channel·2023-01-11 00:00

Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用我将通过以下步骤：探索性数据分析（EDA）问题定义（我们要解决什么）变量识别（我们拥有什么数据）单变量分析（了
·2023-01-09 22:23

Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用我将通过以下步骤：探索性数据分析（EDA）问题定义（我们要解决什么）变量识别（我们拥有什么数据）单变量分析（了
·2023-01-09 22:23

机器学习中如何使用数据集？

当任何经验丰富的数据科学家处理与ML相关的项目时，将完成60%的工作来分析数据集，我们称之为探索性数据分析(EDA)。这意味着数据在机器学习中起着重要作用。
程序媛珂珂·2023-01-09 12:49

Python可视化之绘制边缘直方图(图文并茂版！！)

•作用：边缘直方图常用在统计学的探索性分析（EDA）中，以探求数据是否符合统计学的一系列要求，例如线性回归要求残差需满足正态分布等等，在机器学习中，我么也会使用边缘直方图探索数据是否处于偏态，以知道是否需要对数据做归一化或者
温柔且上进c·2023-01-08 19:06

EDA数字钟（二）

Set_time4.计数模块Count5.计数器分频模块Div_cnt6.计时模块Time_cnt7.整点报时模块H_alarm8.扫描模块Scan9.译码模块Convert四、测试文件五、波形仿真总结前言重写EDA
Mr_Stutter·2023-01-08 15:13

EDA数字钟

文章目录前言一、设计内容二、模块结构三、代码编写1.顶层模块_moduletop2.分频模块_moduleClock3.校时功能模块_moduleSeter4.n进制计数器模块_moduleCount_n5.计时功能模块_moduleCounter6.秒针模块_moduleSec_counter7.分针模块_moduleMin_counter8.时针模块_moduleHour_counter9.闹
Mr_Stutter·2023-01-08 15:42

数据挖掘学习

文章目录绪论定义挖掘过程数据准备数据探索EDA数据仓库空间数据库时间数据库和时序数据库流数据异构数据和遗产数据数据挖掘的模式数据准备数据组成什么是数据对象？什么是数据属性？
银晗·2023-01-08 12:46
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