ふじわらたくみ

摘要： 电脑的种类 台式机 笔记本 服务器 作用： 1.可以尽量避免数据不会丢失 2.可以24小时不间断提供服务 3.可以提升用户体验 ps:运维人员的工作，本质上就是为了上述三点的实现 服务器的种类 云主机服务器 将多台硬件服务器进行整合，根据用户的需求分配硬件资源给相应的客户 物理主机服务器 机架式服务 阅读全文

摘要： 贝叶斯模型 通过已知类别的训练数据集，计算样本的先验概率 然后利用贝叶斯概率公式测算未知类别属于某个类别的后验概率 最终以最大后验概率所对应的类别作为样本的预测值 高斯贝叶斯分类器 适用于自变量为连续的数值类型的情况 # 导入第三方包 import pandas as pd # 读入数据 skin 阅读全文

摘要： 模型的假设检验 F检验：提出原假设和备泽假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的模型是否合理 # 导⼊第三⽅模块 import numpy as np # 计算建模数据中因变量的均值 ybar=train.Profit.mean() # 统计变量个数和观测个数 p=model2.df 阅读全文

摘要： 一元线性回归模型 分析两个变量之间知否存在明显的线性关系 一元线性回归 公式：y=ax+b 多元线性回归 公式：y=a1x+a2x+a3x+......b 数据符号网站 散点图 看不出线性关系的不能说没有关系只能说没有线性关系 公式计算 大于等于0.8表示高度相关（存在明显的线性关系） 绝对值大于0 阅读全文

摘要： 数据清洗的概念 类比定义 数据分析过程 做菜过程 收集数据 明确要做什么菜品 数据清洗 去菜市场买菜 数据分析 炒菜 数据分析报告+数据可视化 拍照+发朋友圈并且吃菜 专业定义 数据清洗是从记录表、表格、数据库中检测、纠正或删除损坏或不准确的记录过程 专业名词 脏数据 没有进过处理自身有一定问题的数 阅读全文

摘要： 条形图的绘制 虽然饼图可以很好地表达离散型变量在各水平上的差异，但不擅长对比差异不大或水平值过多的离散型变量，因为饼图是通过各扇形面积的大小来比较差异的，面积的比较有事并不直观 对于条形图而言，对比的是柱形的高低，柱体越高，代表的数值越大，反之亦然 bar(x, height, width=0.8, 阅读全文

摘要： 缺失值处理 缺失值的识别与处理 1. df.isnull 2. df.fillna 3. df.dropna data05 = pd.read_excel(r'data_test05.xlsx') data05.head() data05.isnull() # 统计每个数据项是否有缺失 data05 阅读全文

摘要： Series数据操作 res = pd.Series([111,222,333,444]) 增 res['a'] = 123 查 res.loc[1] 改 res[0] = 1 删 del res[0] 算数运算符 add 加（add） sub 减（substract） div 除（divide） 阅读全文

摘要： numpy小练习 1.计算数组每一行和每一列的中位数(不能使用axis参数) array([ [ 80.5, 60., 40.1, 20., 90.7], [ 10.5, 30., 50.4, 70.3, 90.], [ 35.2, 35., 39.8, 39., 31.], [91.2, 83.4 阅读全文

摘要： numpy简介 1.Numpy是高性能科学计算和数据分析基础包 2.也是pandas等其他数据分析工具的基础 3.Numpy具有多维数组功能，运算更加高效快速 下载模块 在notebook中如果需要执行pip命令下载模块 只需要在命令行的开头加上一个感叹号即可 ！pip3 install numpy 阅读全文