1 案例背景 2 任务说明 3 准备工作 4 数据集描述 5 时序分析流程 ...
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2021-02-18 12:54:17
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2.EDA/探索性数据分析 2.1 周一到周日每天购买情况 # 导入相关包 %matplotlib inline # 绘图包 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as p ...
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2021-02-17 14:01:56
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scrapy框架学习 初识 一、概述 Scrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 二、安装 安装：pip install scrapy 因为安装scrapy需要相 ...
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2021-01-26 12:21:50
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一个重要的闭环： 机器学习-数据挖掘的流程（CRISP-DM）：围绕数据进行如下6个活动进行闭环式地探索活动 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 方案实施 一个重要的概念： 特征工程：最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，包括如下几个主要部分： 数据预处理：标准化、缩放、缺 ...
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2021-01-06 11:47:45
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WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以参考weka的接
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2021-01-02 11:36:56
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【导读】在给大家分享基础入门知识的同时，我们也会带领大家去阅读一些相关领域的书籍。以做阅读理解的态度为大家剖析书中知识点，相信你如果能够跟上我们的节奏一起学习，一定会有所收获。今天给大家分享的这本书是机械工业出版社出版的《数据挖掘概念与技术》（作者：Jiawei Han;Micheline Kamb ...
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2021-01-02 10:47:04
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原创:数据臭皮匠 【导读】Kaggle ,作为听说它很牛X但从未接触过的同学,可能仅仅了解这是一个参加数据挖掘比赛的网站,殊不知Kaggle也会有赛题相关的数据集， 比如我们熟知的房价预测、泰坦尼克号乘客生存预测、手写数字识别等，并且每个比赛下面都会有大神分享自己的思路和代码,如果能利用好这些资源， ...
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2021-01-02 10:41:22
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程序员书库（ID：OpenSourceTop）编译l链接：https://www.kdnuggets.com/2014/04/9-free-books-learning-data-mining-data-analysis.html数据挖掘，数据分析，这两个名词经常给人的感觉就是高深莫测的，其实，并非如此，再难的知识只要我们花时间去学习和时间，就会发现实际上并没有那么难这个世界上最不缺的就是聪明的人
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2020-12-23 12:09:08
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图源：unsplash有人认为，数据科学就是创建可用来预测的模型。这句话可以这样理解：我们有了数据，探测发展模式，把这些再应用于预测未来，获得结果。这个逻辑说得通，其背后的理论，我们称之为统计。整个历史长河中，有关预测的代名词先后涌现，比如数据挖掘、分析、商业智能、运筹学、新兴的数据科学。不过在这里我们没必要深究统计与数据科学之间是否能划等号，也大可不必对数据信息获取的无数流行词吹毛求疵。今天笔者
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2020-12-22 11:40:10
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目录 学习 数据挖掘的流程 数据预处理->数据探索->模型训练->模型选择->模型评估 模型选择 模型选择是对超参数的选择，通过校验集，来看看模型那一组超参数有更好的效果 模型评估 参考资料 分类：分类问题的常用评估指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall ...
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2020-12-18 13:19:35
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