python - 随笔分类 - 郑哲

使用NetworkX来进行数据可视化

摘要：1 %matplotlib notebook 2 3 import networkx as nx 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 # 数据读取 7 G = nx.read_gpickle('major_us_cities') 1 # draw the graph using the default spring layout 2 plt.fig... 阅读全文

posted @ 2018-03-15 16:34 郑哲阅读(4661) 评论(0) 推荐(2) 编辑

使用NetworkX进行社交分析

摘要：邻接表 G_adjlist.txt is the adjaceny list representation of G1. It can be read as follows: 0 1 2 3 5 →→ node 0 is adjacent to nodes 1, 2, 3, 5 1 3 6 →→ n 阅读全文

posted @ 2018-03-15 14:55 郑哲阅读(917) 评论(0) 推荐(0) 编辑

文本情感分析

摘要：CountVectorizer AUC: 0.889951006492 AUC: 0.889951006492 AUC: 0.889951006492 AUC: 0.889951006492 AUC: 0.889951006492 1 feature_names = np.array(vect.ge 阅读全文

posted @ 2018-03-15 13:48 郑哲阅读(782) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用NLTK进行基础的NLP处理

摘要：1 import nltk 2 from nltk.book import * *** Introductory Examples for the NLTK Book *** Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9 Type the name 阅读全文

posted @ 2018-03-15 13:24 郑哲阅读(1364) 评论(0) 推荐(1) 编辑

使用pandas对文本数据进行处理

摘要：1 import pandas as pd 2 3 time_sentences = ["Monday: The doctor's appointment is at 2:45pm.", 4 "Tuesday: The dentist's appointment is at 11:30 am.", 5 "Wed... 阅读全文

posted @ 2018-03-15 12:53 郑哲阅读(2019) 评论(0) 推荐(0) 编辑

文本处理

摘要：['#UNSG'] ['#UNSG'] ['#UNSG'] ['#UNSG'] ['#UNSG'] 1 [w for w in text6 if w.startswith('@')] ['@'] 1 text7 = '@UN @UN_Women "Ethics are built right int 阅读全文

posted @ 2018-03-15 09:52 郑哲阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑

分类器可视化

摘要：这本笔记本的目的是让你可视化各种分类器的决策边界。本笔记本中使用的数据基于存储在mushrooms.csv中的UCI蘑菇数据集。为了更好地确定决策边界，我们将对数据执行主成分分析（PCA）以将维度降至2维。降维将在本课程后面的模块中介绍。玩弄不同的模型和参数，看看它们如何影响分类器的决策边界阅读全文

posted @ 2018-03-15 09:41 郑哲阅读(2074) 评论(0) 推荐(0) 编辑

无监督学习

摘要：数据准备降维和流形学习 PCA 使用PCA查找乳腺癌数据集的前两个主要组成部分画出各个因素对两个主成分的影响大小 PCA用于水果数据集(用于比较) 多种学习方法水果数据集上的多维缩放（MDS）乳腺癌上的多维缩放 t-SNE on the fruit dataset （结果不是很好) t-SN 阅读全文

posted @ 2018-03-14 15:10 郑哲阅读(553) 评论(0) 推荐(0) 编辑

监督学习2

摘要：序言和数据集贝叶斯分类器 Application to a real-world dataset 决策树集成随机森林 Random forest: Fruit dataset Random Forests on a real-world dataset Gradient-boosted deci 阅读全文

posted @ 2018-03-14 14:44 郑哲阅读(482) 评论(0) 推荐(0) 编辑

模型验证

摘要：对分类模型的检验加载数据 Decision tree classifier (max_depth = 2) [[400 7] [ 17 26]] Decision tree classifier (max_depth = 2) [[400 7] [ 17 26]] Decision tree cl 阅读全文

posted @ 2018-03-12 10:16 郑哲阅读(612) 评论(0) 推荐(0) 编辑

监督学习模型(线性回归，非线性回归，逻辑回归，SVM，决策树，岭回归，Losso回归)

摘要：一.数据产生 KNN分类 KNN回归预测 KNN参数k对回归预测的影响线性回归预测模型线性回归图示多元线性回归预测岭回归 Lasso 回归逻辑回归正则化参数的影响应用于真实数据 SVM 线性SVM Linear Support Vector Machine: C parameter 线性阅读全文

posted @ 2018-03-11 22:57 郑哲阅读(4479) 评论(0) 推荐(0) 编辑

关于xgboost找不到指定模块

摘要：解决方法：阅读全文

posted @ 2018-03-10 13:51 郑哲阅读(510) 评论(0) 推荐(0) 编辑

一个简单的分类模型knn

摘要：knn中聚类个数k对最后准确率的影响 knn对数据集train/test划分比例的敏感性阅读全文

posted @ 2018-03-10 12:14 郑哲阅读(1425) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Seaborn

摘要：1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import seaborn as sns 5 6 %matplotlib notebook 1 np.random.seed(1234) 2 3 v1 = pd.Series(np.random.normal(0,10,1000)... 阅读全文

posted @ 2018-03-09 21:32 郑哲阅读(341) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas可视化

摘要：DataFrame.plot 我们可以设置plot函数中的kind来决定我们想画什么下面列举kind的的可选值 kind : 'line' : 直线（默认） 'bar' : 垂直条形图 'barh' : 水平条形图 'hist' : 直方图 'box' : 箱型图 'kde' : 核密度估计图 ' 阅读全文

posted @ 2018-03-09 21:18 郑哲阅读(232) 评论(0) 推荐(0) 编辑

交互性(Interactivity)

摘要：1 plt.figure() 2 data = np.random.rand(10) 3 plt.plot(data) 4 #创建点击事件 5 def onclick(event): 6 plt.cla() 7 plt.plot(data) 8 plt.gca().set_title('Event at pixels {},{} \nand data {}... 阅读全文

posted @ 2018-03-09 20:50 郑哲阅读(1109) 评论(0) 推荐(0) 编辑

动画(animation)

摘要：1 import matplotlib.animation as animation 2 3 n = 100 4 x = np.random.randn(n) 1 # create the function that will do the plotting, where curr is the current frame 2 def update(curr): 3 # ch... 阅读全文

posted @ 2018-03-09 20:44 郑哲阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑

热图

摘要：1 plt.figure() 2 3 Y = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=10000) 4 X = np.random.random(size=10000) #bins设置区间大小 5 _ = plt.hist2d(X, Y, bins=25) 1 plt.figure() 2 _ = plt.hist2d(X, Y, bins=1... 阅读全文

posted @ 2018-03-09 20:40 郑哲阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑

箱型图

摘要：1 import pandas as pd 2 normal_sample = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=10000) 3 random_sample = np.random.random(size=10000) 4 gamma_sample = np.random.gamma(2, size=10000) 5 6 #创建新... 阅读全文

posted @ 2018-03-09 20:34 郑哲阅读(393) 评论(0) 推荐(0) 编辑

直方图

摘要：在图像上直方图和条形图相似，但是直方图是用来统计数据在某个值上的数量。阅读全文

posted @ 2018-03-09 20:10 郑哲阅读(358) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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