原创 042 《數據挖掘:你必須知道的32個經典案例》讀後感

這本書主要講解了一些算法在各行各業的實際應用,主要是大體對算法的概要性知識點作了一些提及,或許現在的自己也不太能體會,提到了數據分析挖掘很重要,也說了很多案例,但是具體的應用,最主要的還是業務知識的積累,對業務的深刻理解,分析邏輯

原创 041《如何用數據解決實際問題》讀後感

也算是看了一些數據分析相關的書籍了吧,讓自己去接收各類信息。不知不覺,現在好像有一點點迷失,到底自己該向哪個方向走?可能就是想得太多,做的太少吧。數據分析具備的數據分析思維,現在還是很欠缺,一直的重點方向數據分析技能提升,感覺也是

原创 KNN模型筆記

目錄一、KNN模型1 核心思想2 k值的選擇3 相似度的度量方法3.1 歐氏距離3.2 曼哈頓距離3.3 餘弦相似度3.4 傑卡德相似係數4 近鄰樣本的搜尋方法4.1 KD樹搜尋法4.2 球樹搜尋法5 KNN模型實例 一、KNN

原创 Kmeans、DBSCAN、層次聚類等三種聚類算法筆記

目錄一、Kmeans模型1 算法思想及步驟2 最佳k值的確定方法2.1 拐點法2.2 輪廓係數法2.3 間隔統計量法3 Kmeans算法的缺點二、DBSCAN算法三、層次聚類算法1 層次聚類需要回答的兩個問題1.1 最小距離法1.

原创 040 《從零開始學Python數據分析與挖掘》讀後感

這本書感覺還是不錯的,自己尤其喜歡其中的線性迴歸那一章節的知識點的展開。可能那一章節的內容是自己前段時間一直在實際在實踐應用的一部分內容,當時也參考了一些資料,但感覺看完這本書那一章節的介紹,感覺對整個流程的梳理,瞬間自己有清晰

原创 樸素貝葉斯模型、SVM模型筆記

目錄一、樸素貝葉斯模型1 應用場景2 模型優點3 模型缺點4 模型種類4.1 高斯貝葉斯分類器4.2 多項式貝葉斯分類器4.3 伯努利貝葉斯分類器二、SVM模型1 算法思想2 算法優點3 算法缺點4 幾種常見的SVM模型5 幾種常

原创 Python各模塊:matplotlib、pandas、seaborn、plotly_express、pyecharts可視化方法大全整合(更新中...)

目錄一、matplotlib模塊1 餅圖2 條形圖2.1 垂直或水平條形圖2.2 堆疊條形圖2.3 水平交錯條形圖3 直方圖4 箱線圖4.1 單個箱線圖4.2 分組箱線圖5 折線圖5.1 單條折線圖5.2 兩條折線圖6 散點圖7

原创 決策樹和隨機森林模型筆記

目錄一、決策樹1 算法思想2 算法特點3 節點字段的選擇3.1 信息增益3.2 信息增益率3.3 基尼指數4 決策樹方法5 剪枝技術5.1 預剪枝5.2 後剪枝5.2.1 誤差降低剪枝法5.2.2 悲觀剪枝法5.2.3 代價複雜度

原创 嶺迴歸和LASSO迴歸模型(簡記Logistic迴歸分類模型)

目錄一、嶺迴歸模型1 λ 值的確定1.1 可視化方法確定 **λ** 值1.2 交叉驗證法確定λ值2 模型預測二、LASSO模型1 λ 值的確定1.1 可視化方法確定 λ 值1.2 交叉驗證法確定λ值2 模型預測三、Logis

原创 2020年5月4日 bilibili獻給新一代的演講《後浪》

演講全文1: 那些口口聲聲, 一代不如一代的人, 應該看着你們, 像我一樣, 我看着你們——滿懷羨慕。 人類積攢了幾千年的財富, 所有的知識、見識、智慧和藝術, 像是專門 爲你們準備的禮物。 科技繁榮、文化繁茂、城市繁華, 現

原创 039《自控力:和壓力做朋友:斯坦福大學最實用的心理課程》讀後感

當下,可謂是浮躁的時刻。上午剛好看了五四青年節,bilibili獻給新一代的演講《後浪》,也隨性將演講詞,在看着過程中做了一下記錄置於另一篇博文中。 記錄的時間長了,才突然發現,記錄好像不單純的只是記錄,而更像是在 雕刻回憶,

原创 038 《憋說話,吻我》觀後感

無意間看到這本漫畫書,還是挺有意思的。這紛紛擾擾的世界,算是偶的一片淨土。 真的“笑是人生最好的藥,不要放棄治療”。漫畫的每幅插圖,真的不經意間就戳中了心口,會心一笑,又有所思。 經典語錄很多,感興趣你去品,不小心好像打了一波廣告

原创 建立線性迴歸模型的完整步驟(附代碼)

目錄O、簡述一、建立模型二、模型檢驗1 模型的顯著性檢驗——F檢驗2 模型迴歸係數的顯著性檢驗——t檢驗三、數據診斷1 正態性檢驗1.1 檢驗方法1.1.1 直方圖法1.1.2 PP圖與QQ圖1.1.3 Shapiro檢驗和K-

原创 037 《思考,快與慢》聽後感

      又一本聽完的書籍,果然聽書和看書是兩回事,看書完多少腦海中有那麼一絲絲印象,聽過的書,大概就留個耳音一本幾乎,至於對於學習是否會有幫助,腦海中會殘留些什麼印跡,從當前來看,自己還不曾有所深的體會。可能日積月累,時間久了,多少很

原创 這篇博客,傷到我的腦細胞了——線性迴歸分析案例

目錄一、背景介紹二、數據探索三、信息傳輸、軟件和信息技術服務業迴歸分析1. 投資額和GDP可視化2. 迴歸分析(1)模型一:原始數據(2) 模型二:消除異方差(3)模型三:模型變換 加入一階滯後項,消除自相關(4)模型四 加