python数据挖掘第3页

python数据挖掘与分析心得体会_Python数据挖掘——文本分析

作者|zhouyue65来源|君泉计量原文|Python数据挖掘——文本分析文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。

weixin_39793576·2022-12-07 01:48

Python数据挖掘——数据概述

Python数据挖掘——数据概述数据集由数据对象组成；数据的基本统计描述中心趋势度量均值中位数众数中列数数据集的最大值和最小值的平均度量数据分布极差最大值与最小值的差四分位数方差四分位数极差数据基本统计描述的图形显示一元分布分位数图分位数

OceanEyes.GZY·2022-12-07 01:45

Python数据挖掘与机器学习-01 初识数据挖掘

工欲善其事必先利其器，先了解数据挖掘的相关概念，从而开始系统的学习数据挖掘与机器学习，本文主要整理了数据挖掘的相关概念，若在大学教材，或可称之为绪论。1数据挖掘与数据分析简介数据挖掘（DataMining,DM)：是指从大量有噪声的、不完全的、模糊的和随机的数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则分析等技术，提取出隐含在其中的事先不知道但具有潜在利用价值的信息的过程。数据分析（DataAnaly

leizisanshi·2022-12-06 23:03

图神经网络和神经网络,神经网络基础书籍

普通网友·2022-12-03 04:55

Python scikit-learn分类近邻算法KNN

《Python数据挖掘入门与实践》RobertLayton人民邮电出版社，第2章估计器Estimator：用于分类、聚类和回归分析转换器Transformer：用于数据预处理和数据转换流水线Pipeline

DDMiao~·2022-12-03 00:40

Python数据挖掘人工智能算法学习资料

Python数据挖掘人工智能算法学习资料这份学习资料包含：数学、Python、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像处理、“优质Python案例代码”等内容。

邓能财·2022-12-02 18:33

python数据分类聚类案例_Python数据挖掘—聚类—KMeans划分法

概念聚类分析：是按照个体的特征将它们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大差异性无分类目标变量(Y)——无监督学习K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法1、导入数据1importpandas2fromsklearn.clusterimportKMeans3fromsklearn.decompositionimportPCA45importmatplotl

weixin_39606361·2022-12-02 10:03

Python数据挖掘——数据预处理

Python数据挖掘——数据预处理数据预处理数据质量准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释性数据预处理的主要任务数据清理数据集成数据归约维归约数值归约数据变换规范化数据离散化概念分层产生数据清理

OceanEyes.GZY·2022-12-02 10:30

Python数据挖掘——基础知识

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

OceanEyes.GZY·2022-12-02 10:29

python数据挖掘——聚类

划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3)更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4)重新分配所有对象，直到质心不再发生变化调包实现importtimeimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingdata=pd.read_csv("/.../iris

Kentos(acoustic ver.)·2022-12-02 10:53

[Python数据挖掘] sklearn-DBSCAN聚类

[问题背景]假定有这样的数据集，txt格式，ANSI编码：YZN,133,108,76ZHY,96,145,101WYZ,132,107,60DHY,100,102,120CYH,139,99,93LHY,73,149,81ZHY,85,148,93TQP,39,138,85ZZL,145,112,71HJC,101,116,118XZY,99,98,117每行第一列是学生姓名，第二列是语文成绩，

swordtraveller·2022-11-30 19:48

python 数据挖掘与机器学习核心技术

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础Python数据挖掘与机器学习内容，为各领域人员量身定制内容

xiao5kou4chang6kai4·2022-11-30 16:31

python数据挖掘实践第一章 KNN算法，以及算法的实现

KNN思路：1.利用测试集和训练数据的相似性（目标距离的远近），取前K个2.计算前K个分类的数据多少3.选择最多的一个分目标分类算法思路：不考虑时间复杂度1、读取测试集，或者自动生成2、遍历测试集3、与训练集的每一行，进行计算距离（采用两点的距离公式），同时保存每一行计算的距离，和分类的值（生成一个新的矩阵或者集合）4、选取前K个（这里要对距离和分类进行排序，排序算法）5、要对前K个（已经排好离的

zzhitao·2022-11-29 19:06

python数据挖掘与分析实战_Python数据分析实战与运用之数据挖掘篇

目前数据挖掘已经深入到各个行业中，尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行,随着大数据越来越广泛使用，数据挖掘越来越广泛在商业领域中使用，并且发挥着越来越重要的价值。熟悉运用Python进行数据挖掘，可以有效提升今后工作中的竞争力。Python数据分析实战与运用之数据挖掘篇课程大纲，以真实的场景数据为案例，包括金融，电商，零售数据等。通过真实场景的案例分析，达到真正掌握数据挖掘相关

weixin_39930144·2022-11-29 18:56

python数据挖掘实战——KNN

KNN方法的简单描述：KNN方法用于分类，其基本思想如下。我们已经有一些已知类型的数据，暂称其为训练集。当一个新数据（暂称其为测试集）进入的时候，开始跟训练集数据中的每个数据点求距离，挑选与这个训练数据集中最近的K个点看这些点属于什么类型，用少数服从多数的方法将测试数据归类。KNN实战案例这里我们选取一个150*5的矩阵，分别代表三类数据。每行的前四个值代表数据的特征，第五个值代表数据的类别。具体

Code进阶狼人·2022-11-29 18:20

Python数据挖掘与机器学习

因此，中科资环推出全新的Python数据挖掘与机器学习课程，为各领域人员量身定制课

PhyliciaFelicia·2022-11-29 18:46

Python数据挖掘实战篇：利用KNN进行电影分类

题目下面数据集中序号1-12为已知的电影分类，分为喜剧片、动作片、爱情片三个种类，使用的特征值分别为搞笑镜头、打斗镜头、拥抱镜头的数量。那么来了一部新电影《万里归途》，它属于上述3个电影分类中的哪个类型？用KNN是怎么做的呢？已知万里归途的搞笑镜头是23个，拥抱镜头是3个，打斗镜头是17个。运行代码importnumpyasnpimportmathdefcreateDataset():#数据集mo

龙眸·2022-11-29 18:15

python数据挖掘课程十三.WordCloud词云配置过程及词频分析

这篇文章是学习了老曹的微信直播，感觉WordCloud对我的《Python数据挖掘课程》非常有帮助，作者学习后准备下次上课分享给我的学生，让他们结合词频分析来体会下词云。

静妍·2022-11-25 21:41

python数据挖掘决策树算法_数据挖掘——决策树巩固与 Python 实现

上个星期去崇州参加比赛，回来老师已经讲到了「分类」，那一节课学了决策树，现在继续课后巩固一下。什么是决策树概念决策树(decisiontree)是一种类似于流程图的树结构(可以是二叉树也可以不是)，其中，每个内部节点(非叶子结点)表示在一个属性上的测试，每个分枝代表该测试的一个输出，而每个叶子结点存放一个类标号。书的最顶层节点是根节点。决策树是一种基本的分类与回归方法，它可以看作if-then规则

欧尼酱牌酱牛肉·2022-11-25 18:42

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

本文包含了五个知识点：1.数据挖掘与机器学习技术简介2.Python数据预处理实战3.常见分类算法介绍4.对鸢尾花进行分类案例实战5.分类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时，牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高，还是和其他商品摆在一起销量更高。数据

python自由菌·2022-11-24 18:45

python数据挖掘课程设计,利用Python进行机器学习和数据挖掘概述

利用Python数据挖掘和机器学习的概述前言：本文主要描述了使用Python进行数据挖掘业务的优势并介绍了相关的数据处理工具包pandas和机器学习算法库scikit-learn。

weixin_39942335·2022-11-23 18:03

python数据挖掘课程设计——基于数据挖掘的森林火灾预测分析（数据代码+数据分析+数据可视化展示）

基于数据挖掘的森林火灾预测分析[摘要]随着全球范围性的温室效应，全球气温正逐步升高，为对抗温室效应，森林已经成为我们急需保护的资源，但是火灾时刻威胁着森林资源。为了帮助对抗温室效应、保护森林，本研究通过选取葡萄牙蒙特西尼奥自然公园的517起火灾的记录，采用数据挖掘技术对数据进行聚类分析、线性回归分析等操作，得到火灾发生的主要因素，最终为林业管理者预测森林火灾发生、森林火灾管控、降低人员财产损失等方

赖床份子·2022-11-23 18:27

私活之Python数据挖掘建模平台

大家好，我是脚丫先生(o^^o)生活不完全是工作，但是工作却填满了生活。最近一段时间实时流模块的研发，也的确填满了日常。虽然很累，但是能掌握Flink的知识点又是格外的兴奋。知识的海洋是无边无际的，软件研发的工作是枯燥无味的，而我拥有充足的自学动力。如果没有兴趣，那么将是多么痛苦的领悟。今天想和大家分享之前做的一个私活案例，虽然已破产，但是经验是值得复盘总结的。不过，这次我负责全局，沟通和后端研发

大数据指北·2022-11-22 23:32

Python数据挖掘-RFM模型K-means聚类分析-航空公司客户价值分析

使用教材：《Python数据分析与挖掘实战》模型：RFM模型算法：K-means聚类；其他方法还用到了层次聚类数据：需要数据的可以评论里call。内容：（1）案例:航空公司客户价值分析（2）基于RFM客户价值理论的特征提取,聚类结果解释作业：（1）使用教材§7航空公司客户价值聚类分析配套示例数据和代码，掌握其特征构造操作过程（2）考虑：使用其它模型参数,聚类算法,并观察结果；利用数据探索分析结果,

平凡的小何同学·2022-11-22 19:24

python数据pdf下载_Python数据分析与挖掘实战完整版 pdf扫描版[63MB]

从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。

冬瓜山炸香肠·2022-11-22 19:53

python数据挖掘与分析实战pdf_《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。基础篇（第1～5章），

weixin_39585675·2022-11-22 19:52

python数据挖掘项目——航空公司客户价值分析（详解）

一、选题背景信息时代的来临使得企业营销的焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题，客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分不同客户的价值，企业针对不同价值的客户制定个性化的服务方案，采用不同的营销策略，将有限的营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。因此如何对客户进行分类就成了最关键的问题。面对激烈的市场竞争，各航空公司都推出了更优惠的营销方式来吸引更多的

小白学算法·2022-11-22 19:43

Python数据挖掘数据预处理案例（以航空公司数据为例）

Python数据预处理一、内容：1、数据清洗2、数据集成3、数据可视化二、实验数据根据航空公司系统内的客户基本信息、乘机信息以及积分信息等详细数据，依据末次飞行日期(LAST_FLIGHT_DATE)，以2014年3月31日为结束时间，选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口，抽取观测窗口2012年4月1日至2014年3月31日内有乘机记录的所有客户的详细数据形成历史数据，分为air_data01.

阴天v快乐丶·2022-11-22 19:05

python数据挖掘学习笔记——岭回归和lasso回归

python数据挖掘学习笔记岭回归可视化方法确定λ的值交叉验证法确定λ值模型的预测lasso回归可视化处理交叉验证法确定λ模型的预测众所周知，当数据具有较强的多重共线性的时候便无法使用普通的多元线性回归

仇邇·2022-11-22 00:34

python数据挖掘学习笔记——logistic逻辑回归实现

Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价混淆矩阵ROC曲线，AUC值Logistic模型是经典的用于分类问题的模型，通常用于判断一件事物的好坏或将其分类。本文着重介绍logistic模型的在二分类上的应用，对于数学的推导证明则省略，logistic模型还有很多拓展的使用，如正则化、通过惩罚项调整系数等都值得学习研究，但本文不做赘述只

仇邇·2022-11-22 00:58

Python数据挖掘实例(实时更新)

案例1数据挖掘实战之DBLP中合作者挖掘（Python+Hadoop)URL：案例2【机器学习】机器学习综述与“HelloWorld”实战（附带5个实例）URL:案例3新闻分类系统（Python）：爬虫（bs+rq）+数据处理（jieba分词）+分类器（贝叶斯）URL:案例4很污的机器学习：从xhamster网站找到喜欢的片子URL:

_凝夏·2022-11-21 07:11

数据挖掘-实战记录（一）糖尿病python数据挖掘及其分析

目录一、准备数据1.查看数据二、数据探索性分析1.数据描述型分析2.各特征值与结果的关系a)研究各个特征值本身类别b)研究怀孕次数特征值与结果的关系c)其他特征值3.研究各特征互相的关系三、数据预处理1.去掉唯一属性2.处理缺失值a)标记缺失值b)删除缺失值行数c)用合理值代替缺失值3.异常值处理四、机器学习（分类模型）1.决策树a)建立决策树模型b)模型评估c)参数优化d)重新建立模型e)决策树

平平无奇秃头小天才·2022-11-21 06:22

python数据挖掘试题_机器学习算法与Python学习-数据挖掘过关40题

1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。A.Precision，RecallB.Recall，PrecisionC.Precision，ROCD.

weixin_39769091·2022-11-16 08:15

python数据挖掘例题_python数据挖掘试题四十道，你敢来挑战吗？

今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待!

weixin_39984201·2022-11-16 08:15

python实现决策树数据直接赋值导入_Python实现初阶决策树

《Python数据挖掘入门与实践》这本书中关于决策树部分的讲解，代码部分相对简要，但坑爹的是，他给的数据下载网站，人家改版了，根本找不到数据，进行测试，于是我又用“鸢尾花”数据测试了一下决策树算法。

江宁吟游者ZuiKi·2022-11-13 14:36

python数据挖掘算法的书籍_机器学习和数据挖掘推荐书单

有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！《机器学习实战》本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k

weixin_39661353·2022-11-06 09:44

Python数据挖掘的三方库，环境依赖准备

Python数据挖掘的三方库，环境依赖准备2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql

冰露可乐·2022-11-05 14:37

Python数据挖掘07--KNN算法理论与实现

一、KNN算法 KNN算法是一种解决分类问题的算法之一。一般实现KNN算法有两种思路:1、通过KNN算法自行写Python代码源生实现2、依据一些集成模块直接调用实现二、KNN算法理论思路1、计算新个体到各旧数据之间的距离2、统计出距离最短的前K个商品3、统计距离最短的前K个商品中哪一个类别最多4、将新商品归为类别最多的这一个类别三、代码实现1、源生代码实现KNN算法fromnumpyimpor

冰彡棒·2022-10-28 07:42

业余学python数据挖掘怎么赚钱_来自清华学霸亲测有效，每日自学两小时Python学完就能开发项目了...

之前小编发过一些关于数据分析的文章，收到大家不少的好评，不过也有一些困惑：入门数据分析该学哪些知识点？该看哪些书？是从Python入手还是R语言？常用的算法有哪些？可以练手做项目的数据库去哪里找？好用的爬虫工具又有哪些？网上看了很多文章，但感觉没有个系统，号主有系统性的资料推荐吗？的确，我当时学数据分析也有同样的苦恼，网上关于数据分析的学习资料非常多，但缺乏系统性，没有老师时时给你解答问题，很多时

weixin_39640911·2022-10-25 07:39

python数据挖掘方法及应用大学期末考_中国大学慕课mooc数据挖掘与python实践期末答案...

中国大学慕课mooc数据挖掘与python实践期末答案2020-09-1514:34:51来源:热度:0责任编辑:中国大学慕课mooc数据挖掘与python实践期末答案更多相关[单选]作业指导书不包括的内容是()[单选]在某一天对某一浓水平血糖质控品进行重复检测4次，其测定结果分别为5.2mmo1／L、5.3mmol／L、5.4mmol／L，其极差(R)为()[单选]广泛用于自动血液学细胞计数的联

爱吃糖的果子狸·2022-09-24 07:31

dataframe转series 相减_D05 Pandas之Series详解，从构造开始，深度解析Series

title:D05|Series详解，从构造开始，深度解析Seriesauthor:AdolphLeecategories:数据挖掘基础tags:Python数据挖掘基础PandasSeries写在前面本文使用的是

weixin_39804603·2022-09-11 07:22

python数据挖掘代码_最适合初学者的数据挖掘入门课程（4天快速入门python数据挖掘视频+代码）...

4天快速入门python数据挖掘（视频+代码）学习顺序：数据挖掘——>机器学习（已分享）——>深度学习（已分享）这是一个系列的入门教程，旨在建立对人工智能的初步认知。

weixin_40008339·2022-08-20 07:45

python爬虫数据教程_Python爬虫教程，4天快速入门Python数据挖掘教程分享！-Go语言中文社区...

Python学习中很重要的一部分就是Python爬虫，同时它也是一个就业方向，不知道小伙伴有没有好的Python爬虫可以看，今天就分享一个Python爬虫教程！课程简介该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。课程特色|亮点1.用最快地办法入门

weixin_39845825·2022-08-20 07:14

【4天快速入门Python数据挖掘之第2天】Numpy——高效的运算工具

系列专栏：Python数据挖掘首发时间：2022年8月19日✅如果觉得博主的文章还不错的话，希望小伙伴们三连支持一下哦阅读指南一、Numpy优势1.Numpy简介2.ndarray介绍3.ndarray

程序喵正在路上·2022-08-20 07:24

python 降维聚类_python数据挖掘实战之四：聚类

计划写一下本学期选修的《机器学习与商业数据挖掘》课程的一系列实战笔记，本篇是第四节课的内容——聚类。聚类聚类分析(clusteranalysis)是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性，数据集合之间存在差异性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。聚类是一种无监督的算法，输入一段未被标记的数据，聚类通过使组内距离最小+组间距离最大实现组的划分。kmeans算法•

weixin_39620037·2022-08-10 19:07

python数据分析_Python数据分析、挖掘常用工具

挖掘场景中常用特性：列表(可以被修改)，元组(不可以被修改)字典(结构)集合(同数学概念上的集合)函数式编程(主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成)Python数据分析常用库：Python

weixin_40001048·2022-08-05 07:39

Python数据挖掘课程六.Numpy、Pandas和Matplotlib包基础知识

目录：一.Python常用扩展包二.Numpy科学计算包三.Pandas数据分析包四.Matplotlib绘图包前文推荐：【Python数据挖掘课程】一.安装Python及爬虫入门介绍【Python数据挖掘课程

静妍·2022-07-31 07:41

python 数据挖掘48讲_Python数据挖掘之4天快速入门，资源教程下载

课程名称Python数据挖掘之4天快速入门，资源教程下载课程简介该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy

weixin_39806065·2022-07-31 07:06

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

系列专栏：Python数据挖掘首发时间：2022年7月30日✅如果觉得博主的文章还不错的话，希望小伙伴们三连支持一下哦阅读指南库的安装JupyterNotebook的使用1.JupyterNotebook

程序喵正在路上·2022-07-31 07:16

python数据挖掘与分析

1、数据挖掘的基本任务数据挖掘就是借助机器学习、深度学习、大数据等技术，从数据中分析出所需的价值，主要涉及的任务有分类、预测、回归、关联分析、时间序列、聚类分析等。2、数据挖掘建模的流程目标定义：任务理解、指标确定数据采集：建模抽样、质量把控、实时采集数据整理：数据探索、数据清洗、数据变化表构建模型：算法选择、模型搭建、模型验证模型评价：模型评价指标选择、模型优化模型发布：模型部署、模型运行监测3

zzb103749·2022-07-13 07:45

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