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2018年8月17日 #

《python for data analysis》第十章,时间序列

摘要: 《 python for data analysis 》一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理。label:1. datetime object、timestamp object、period object2. pandas的Series和DataFrame obj 阅读全文

posted @ 2018-08-17 22:52 Asprin 阅读(496) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月12日 #

《python for data analysis》第九章,数据聚合与分组运算

摘要: # -*- coding:utf-8 -*-# 《python for data analysis》第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time# 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 阅读全文

posted @ 2018-08-12 18:48 Asprin 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月23日 #

《python for data analysis》第八章,绘图与可视化

摘要: 《利用python进行数据分析》一书的第8章,关于matplotlib库的使用,各小节的代码。 阅读全文

posted @ 2018-07-23 20:23 Asprin 阅读(363) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月18日 #

《python for data analysis》第七章,数据规整化

摘要: 《利用Python进行数据分析》第七章的代码。 阅读全文

posted @ 2018-07-18 20:07 Asprin 阅读(228) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月5日 #

决策树及其发展(集成学习)

摘要: Label 经典决策树:单棵树的ID3、C4.5、CART 决策树组合:基于bagging与boosting思想,出现了 随机森林(random forest) 极端随机树(ET) 梯度提升决策树(Gradient Boosting decision tree,GBDT) XGB LGB 最初的决策 阅读全文

posted @ 2018-07-05 11:32 Asprin 阅读(3835) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年6月16日 #

梯度下降法、牛顿法及其发展

摘要: label: 1、优化算法 2、一阶优化与二阶优化 3、GD、BGD、SGD 4、牛顿法与拟牛顿法 ………………博客园的编辑器似乎不是很友好。。。图片格式还不好缩放,前几张有点被遮住 ………… …… 补充:牛顿法相当于用海森矩阵的逆来对负梯度方向进行了修正(线性变换用矩阵描述),从而更快到达极值点。 阅读全文

posted @ 2018-06-16 14:57 Asprin 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年6月9日 #

《python for data analysis》第五章,pandas的基本使用

摘要: 《利用python进行数据分析》一书的第五章源码与读书笔记 直接上代码 阅读全文

posted @ 2018-06-09 09:02 Asprin 阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月23日 #

《python for data analysis》第四章,numpy的基本使用

摘要: 《利用python进行数据分析》第四章的程序,介绍了numpy的基本使用方法。(第三章为Ipython的基本使用) 科学计算、常用函数、数组处理、线性代数运算、随机模块…… 阅读全文

posted @ 2018-05-23 21:12 Asprin 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月14日 #

《python for data analysis》第二章,美国1880-2010年出生人口姓名的数据分析

摘要: 《利用python进行数据分析》第二章的姓名例子,代码。整个例子的所有代码集成到了一个文件中,导致有些对象名如year同时作为了列名与行名,会打印warning,可分不同的part依次运行。所有的作图代码均已注释,按需取消注释即可。用的工具、函数比较多,但是解释不多,后面各章再深入介绍。代码中仅保留 阅读全文

posted @ 2018-05-14 11:41 Asprin 阅读(802) 评论(0) 推荐(0) 编辑