Python处理大数据的技巧, 2022-06-21

Python处理大数据的技巧, 2022-06-21

(2022.06.21 Tues) 收集整理了Python处理大量数据的方法,基于Pandas,Numpy等数据处理工具。 用df的 info 方法并指定 memory_usage='deep' 参数,或使用df
Python190
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据
Python190
PCA和NMF

PCA和NMF

以 sklearn.datasets 的 load_wine 酒数据为例,将数据特征降维到2维,并可视化降维后的数据集,还给出原始特征与PCA主成分之间的关系。 注释1: 注释2: 执行结果为: 在之前的帖子中,为了可视化红
Python190
教你如何用python6个步骤搞定金融数据挖掘预处理

教你如何用python6个步骤搞定金融数据挖掘预处理

数据预处理没有标准的流程,通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。Step 1:导入相关模块 Step 2:获取数据 特征构造 Step 3:处理缺失值 Step 4:分类数据编码
Python490
用R语言实现遗传算法

用R语言实现遗传算法

模式识别的三大核心问题包括:特征选择 和 特征变换 都能够达到降维的目的,但是两者所采用的方式方法是不同的。特征提取 主要是通过分析特征间的关系,变换原来特征空间,从而达到压缩特征的目的。主要方法有:主成分分析(PCA)、
Python250
R语言里怎么做十折交叉验证

R语言里怎么做十折交叉验证

英文名叫做10-fold cross-validation,用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。 10次的结果的正确率(或
Python160
python6级是什么水平

python6级是什么水平

高水平。python他是一门计算机语言,用于与计算机交流,考试python得分超过60分,相当于英语四级水平;得分超过80分,相当于英语六级水平,因此python6级属于高水平,学习计算机的都要考取这项证书。Python中的变量不需要声明。
Python120
r语言中矩阵特征值出现复数如何取最大

r语言中矩阵特征值出现复数如何取最大

特征向量的几何意义特征向量确实有很明确的几何意义,矩阵(既然讨论特征向量的问题,当然是方阵,这里不讨论广义特征向量的概念,就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍 是同维数的一个向量,因此,矩阵乘法对应了一个变换,把一个向量变成同维数的另一
Python160
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python100
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据
Python160
R中5种取子集的方法,你zao吗?

R中5种取子集的方法,你zao吗?

编译:Dayueban 责编:王采荷数据集不算大,所以我们可以采用中括号的方式,直接选择你想要保留的行和列,比如我想保留 region=2 的行,然后与其对应的 Minor.Population 和 Education.Expe
Python300
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python280
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python270
java中的ImageIcon类在哪个包里

java中的ImageIcon类在哪个包里

java中的ImageIcon类在Serializable, Accessible, Icon包里。作用:它根据 Image 绘制 Icon。可使用 MediaTracker 预载根据 URL、文件名或字节数组创建的图像,以监视该图像的加
Python210
【R语言】--- 森林图

【R语言】--- 森林图

森林图(forest plot),一般是指在平面直角坐标系中,以一条垂直于X轴的无效线(通常坐标X=1或0)为中心,用若干条平行于X轴的线段,来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间,并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间,它
Python240
html如何调用python的opencv人脸识别

html如何调用python的opencv人脸识别

html嵌入python代码(python做人脸识别)2022-07-31 14:19:00阅读 2300大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。最近闲来无事,研究研究在安卓上跑Python。想起以前玩过的kivy技术,kivy[1]是一个
Python160
Python如何图像识别?

Python如何图像识别?

1.提取待检索电影的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive HashingLSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery). LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6...2.来了一张查询图像 (qu
Python140
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python150
R如何找热图中的离群值

R如何找热图中的离群值

可以通过三个方法找出离群值:1.单变量检测法2.双变量检测法3.多元模型检测法离群值 (outliers)是指在一份数据中,与其他观察值具有明显不同特征的那些观察值。然而,并没有一个明确的准则来判断哪些观察值属于“离群值”。这主要取决于多种
Python200