原创 KA-001 26 Kaggle-kernel分析: C2 House price prediciton(Regularized linear model)

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原创 MM-001 25 基於SVD的推薦系統代碼實現

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原创 1

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原创 ML-006【總第18期】Python機器學習:機器學習理論

這裏幫助大家歸納一下機器學習理論概括(第一章內容)可以讓大家在進入機器學習的實踐前先理清理論框架(詳情可以參見書籍《機器學習算法》)

原创 PF-002【總第22期】Python基本語法:組合數據類型

本章幫助大家歸納一下Python組合數據類型中一些重要的內容,希望大家能夠喜歡有什麼疑問可以在評論區提出

原创 VIS-006【總第14期】Python數據可視化:3D圖繪製函數解析

上一篇文章最後介紹了3D圖,這是一種應用相當廣泛的可視化處理,這裏我們來看看函數中各個參數的意義from pylab import * from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = figur

原创 ML-002【總第12期】Python機器學習:監督學習模型調用歸納

接着上一章,我們瞭解到scikit_learn中最基礎最核心的機器學習算法即爲如下語句(各語句含義見上一篇博客):from sklearn.model_selection import train_test_split from skle

原创 VIS-005【總第13期】Python數據可視化:各種圖表可視化歸納

這篇文章中,我們對於Python數據處理可視化部分的代碼進行歸納總結首先導入我們需要的包:from pylab import * import pandas as pd1、曲線圖figure(figsize=(8, 5), dpi=80)

原创 ML-004【總第16期】Python數據分析:Numpy最常用語句筆記歸納

以下是Numpy最常用的語句的歸納筆記(紙質版),有需要的夥伴拿走不謝

原创 PF-003【總第23期】Python基礎語法:函數使用方法

本章幫大家歸納Python函數最基礎的知識點

原创 DA-006【總第10期】Python數據分析:利用數組進行數據處理

本章介紹用NumPy數組將數據處理任務轉變爲簡單表達式的方法:import numpy as np【1】網格型計算與圖形化#[1]網格型計算與圖形化 points=np.arange(-5,5,0.01)#1000個間隔相同的點 x,y=

原创 DA-005【總第9期】Python數據分析:NumPy的基本語法

本章對於NumPy的基本用法做簡單的介紹:NumPy是Python自帶的高性能科學計算和數據分析的基礎包導入該包:import numpy as np創建N維數組對象ndarray:data=np.array([0.945,-0.246,

原创 DA-003【總第7期】Python數據分析:pandas基本用法(上)

在這裏介紹一下pandas庫的基本用法對於剛開始使用pandas的夥伴應該比較有幫助將庫導入,如果是做數據分析的,numpy和matplotlib也是不可少的import pandas as pd import numpy as np i

原创 PF-004【總第24期】Python基本語法:文件和數據格式化

本期幫助大家總結歸納Python文件和數據格式化的基本內容

原创 VIS-007【總第19期】Python數據可視化:利用Pyecharts實現可視化(上)

最近根據推薦,發現Pyecharts這個庫確實很好用(需要自己pip),其中數據可視化動態圖相當不錯,這裏將其功能及效果歸納一下本篇文章整合了各網站上介紹的繪圖方式,通過親身實踐又修改了一些代碼的錯誤,希望對大家有所幫助!1 Pyecha