摘要: 对偶问题求解 阅读全文
posted @ 2019-11-24 23:53 致于数据科学家的小陈 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pandas 中, 关于字符串处理的常用api总结 阅读全文
posted @ 2019-11-23 23:30 致于数据科学家的小陈 阅读(2101) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 凸优化的入门 阅读全文
posted @ 2019-11-23 00:00 致于数据科学家的小陈 阅读(575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据映射, 离散化, 异常值, 重采样, one-hot coding.... 阅读全文
posted @ 2019-11-21 22:13 致于数据科学家的小陈 阅读(1401) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据清洗-缺失值处理(drop, fill) 阅读全文
posted @ 2019-11-20 22:20 致于数据科学家的小陈 阅读(534) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 初步认识求解LP用单纯形算法 阅读全文
posted @ 2019-11-20 21:48 致于数据科学家的小陈 阅读(1110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 需求 最近在看工作机会, 然后做了一道华为外包的笔试题. 我咋眼一看, 这种送分题, 能难住我? 构造一个字典, 统计词频 sorted() 按值排序即可 求解 用内置函数sorted() 正准备提交, 才发现, 不能用内置, 要自己写排序 , 这一下, 难度立马升级了 短时间内要写出排序算法 数据 阅读全文
posted @ 2019-11-19 23:46 致于数据科学家的小陈 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1325660/201911/1325660-20191119230314019-587683946.jpg) 阅读全文
posted @ 2019-11-19 23:05 致于数据科学家的小陈 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 认识LP 线性规划(Linear Programming) 特指目标函数和约束条件皆为线性的最优化问题. 目标函数: 多个 变量 形成的函数 约束条件: 由多个 等式/不等式 形成的约束条件 线性规划: 在 线性约束条件下,目标函数求极值的问题 可行解: 满足线性约束条件下的解 可行域: 所有可行解 阅读全文
posted @ 2019-11-18 14:14 致于数据科学家的小陈 阅读(804) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 认识 jupyter地址: pandas objects are equipped(配备的) with a set of common mathematical and statistical methods. Most of these fall into the categrory of red 阅读全文
posted @ 2019-11-17 23:25 致于数据科学家的小陈 阅读(1625) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame. (引导你去了 阅读全文
posted @ 2019-11-16 23:27 致于数据科学家的小陈 阅读(2564) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas will be a major tool of interest throughout(贯穿) much of the rest of the book. It contains data structures and manipulation tools designed to ma 阅读全文
posted @ 2019-11-15 20:35 致于数据科学家的小陈 阅读(465) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: The numpy.random module supplements(补充) the built in Python random with functions for efficiently generating whole arrays of sample values from many k 阅读全文
posted @ 2019-11-14 23:26 致于数据科学家的小陈 阅读(1697) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: File Input and Output NumPy is able to save and load data to and from disk either in text or binary format. In this section I only discuss NumPy's bui 阅读全文
posted @ 2019-11-13 21:06 致于数据科学家的小陈 阅读(348) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Using NumPy arrays enables you to express many kinds of data processing tasks as concise(简明的) array expressions(不用写循环就能用数组表达很多数据过程) that might otherwi 阅读全文
posted @ 2019-11-13 20:59 致于数据科学家的小陈 阅读(363) 评论(0) 推荐(0) 编辑