03 2020 档案
摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第11章涵盖了代理人基的模拟;我们模拟的场景有:加油站的加油过程,电动车耗尽电量以及狼——羊的掠食。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第10章解释了选择模型理论以及一些流行的模型:多项式Logit模型、嵌套Logit模型以及混合Logit模型。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第9章描述了多种与分析文本信息流相关的技巧:词性标注、主题抽取以及对文本数据的分类。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第8章介绍了如何使用NetworkX和Gephi来对图数据进行处理、理解、可视化和分析。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第7章探索了如何处理和理解时间序列数据,并建立ARMA模型以及ARIMA模型。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第6章涵盖了许多回归模型,有线性的,也有非线性的。我们还会复习随机森林和支持向量机,它们可用来解决分类或回归问题。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第5 章展示了很多降维的技巧,从最知名的主成分分析出发,经由其核版本与随机化版本,一直讲到线性判别分析。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第4章解释了多种聚类模型;从最常见的k均值算法开始,一直到高级的BIRCH算法和DBSCAN算法。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第3章介绍了处理分类问题的种种技巧,从朴素贝叶斯分类器到复杂的神经网络和随机树森林。
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摘要:
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第2章描述了用于理解数据的多种技巧。我们会了解如何计算变量的分布与相关性,并生成多种图表。
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摘要:
邀月个人python学习目录索引,已整理完托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》的11/11。。已整理完阿曼多·凡丹戈的《python数据分析(第2版)》的11/12,第11 章略去。正在整理唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,已完成18/20。
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摘要:
趁着过年宅家,读了托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。本文主要记录使用python工具及第1 章内容。第1章讲解了利用多种数据格式与数据库来读取与写入数据的过程,以及使用OpenRefine与Python对数据进行清理。
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