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2018年12月3日
吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(11)——朴素贝叶斯模型
摘要: # 导入第三方包import pandas as pd # 读入数据skin = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\12\\Skin_Segment.xlsx')print(skin.shape)print(skin.head(
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posted @ 2018-12-03 20:58 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(10)——KNN模型的应用
摘要: # 导入第三方包import pandas as pd # 导入数据Knowledge = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\11\\Knowledge.xlsx')print(Knowledge.shape)# 返回前5行数据
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posted @ 2018-12-03 20:51 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(9)——决策树与随机深林
摘要: # 导入第三方模块import pandas as pd# 读入数据Titanic = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\10\\Titanic.csv')print(Titanic.shape)print(Titanic.head
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posted @ 2018-12-03 20:47 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(8)——Logistic回归分类模型
摘要: import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索
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posted @ 2018-12-03 20:42 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(7)——岭回归与LASSO回归模型
摘要: # 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge
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posted @ 2018-12-03 20:36 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(6)——线性回归预测模型
摘要: # 工作年限与收入之间的散点图# 导入第三方模块import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集income = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis
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posted @ 2018-12-03 20:32 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(5)——python数据可视化
摘要: # 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsezit
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posted @ 2018-12-03 16:57 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(4)——python数据处理工具:Pandas
摘要: # 导入模块import pandas as pdimport numpy as np # 构造序列gdp1 = pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])print(gdp1)# 取出gdp1中的第一、第四和第五个元素print('行号风格的序列:\n',gdp1[[
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posted @ 2018-12-03 16:23 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(3)——python数值计算工具:Numpy
摘要: # 导入模块,并重命名为npimport numpy as np# 单个列表创建一维数组arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])print('一维数组:\n',arr1)# 一维数组元素的获取print(arr1[[2,3,5,7]]) # 嵌套元组创建二维数组
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posted @ 2018-12-03 15:48 吴裕雄
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吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(2)——python数据结构及方法、控制流、字符串处理、自定义函数
摘要: list1 = ['张三','男',33,'江苏','硕士','已婚',['身高178','体重72']]# 取出第一个元素print(list1[0])# 取出第四个元素print(list1[3])# 取出最后一个元素print(list1[6])# 取出“体重72”这个值print(list1
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posted @ 2018-12-03 15:07 吴裕雄
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