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Python统计中的68-95-99.7规则
经验法则(也称为68-95-99.7规则或者三西格玛规则)指出正态分布, 我们有以下观察结果： 68％的观测值在平均值附近的1个标准偏差之间： 95％的观测值位于平均值附近的两个标准偏差之间： 99.7％的观测值在平均值附近的3个标准差之间...
标签：数据分析
Python-适用于Pandas的Bamboolib详细指南
如果你是数据科学爱好者或数据科学家, 你会知道Pandas是必不可少的库, 可让你执行数据整理, 在构建机器学习模型之前, 你可以在其中读取数据, 预处理数据, 处理丢失的数据等。 Pandas确实确实可以使很多工作变得非常容易并且非常强大...
Python使用sklearn的线性回归详细指南
先决条件： 线性回归 线性回归是一种基于监督学习的机器学习算法。它执行回归任务。回归基于自变量对目标预测值建模。它主要用于找出变量和预测之间的关系。不同的回归模型基于–正在考虑的因变量和自变量之间的关系类型以及所使用的自变量数量而有所不同。...
Python使用keras进行图像分类项目示例
先决条件：使用CNN的图像分类器 图像分类是一种使用以下方法将图像分类为各自类别的方法： 从头开始训练小型网络 使用VGG16微调模型的顶层 让我们讨论如何从头开始训练模型并对包含汽车和飞机的数据进行分类。 训练数据：训练数据包含每个汽车和...
Python数据分析的数学运算指南
Python是进行数据分析的一种出色语言, 主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。大熊猫是这些软件包之一, 使导入和分析数据更加容易。 熊猫系列可以执行一些重要的数学运算, 以简化使用Python的数据分析并节省大量...
Python Pandas处理文本数据详细指南
Series和Indexes配备了一组字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作。也许最重要的是，这些方法自动排除缺失/NA值。它们通过str属性访问，通常具有与等价的(标量)内置字符串方法匹配的名称。 大写和小写数据 为了使数据小...
Python | NLP餐厅评论分析
自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域, 与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关, 尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。这是机器学习的一个分支, 它涉及分析任何文本并处理预测分析。 Scikit学习是针对...
Python使用Pandas和XlsxWriter |S–1
Python Pandas是一个数据分析库。它可以读取, 过滤和重新排列大小数据集, 并以包括Excel在内的多种格式输出它们。 大熊猫使用XlsxWriter模块写入Excel文件。 XlsxWriter是一个Python模块, 用于在X...
Python使用Pandas和XlsxWriter |S–2
先决条件： Python与pandas和xlsxwriter一起使用设置1 Python Pandas是一个数据分析库。它可以读取, 过滤和重新排列大小数据集, 并以包括Excel在内的多种格式输出它们。 大熊猫使用XlsxWriter模块...
Python使用Pandas和XlsxWriter |S–3
先决条件： Python与pandas和xlsxwriter一起使用S1 Python Pandas是一个数据分析库。它可以读取, 过滤和重新排列大小数据集, 并以包括Excel在内的多种格式输出它们。 大熊猫使用XlsxWriter模块写...