https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 0 模型準(zhǔn)備 exploration 一、EDA 1.1 因...
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【比賽-kaggle】Titanic -
Pandas與SQL對比Pandas與SQL對比 作為一名數(shù)據(jù)分析師，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。對于存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，自然用...
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短信數(shù)量異常檢測
最近開始學(xué)習(xí)貝葉斯統(tǒng)計這門課，感覺進(jìn)入到了一個新世界。今天我們來研究一個貝葉斯模型玩玩。 多長時間以來，經(jīng)典的頻率學(xué)派和貝葉斯學(xué)派一直爭論不休，...
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4、pandas的數(shù)據(jù)篩選之isin和str.contains函數(shù)篩選是在平時的工作中使用非常頻繁的功能，前文介紹了loc和iloc的篩選方法，現(xiàn)在繼續(xù)介紹一些篩選的方法。 以>,<,==,>=,<=來進(jìn)行選擇...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化
在機(jī)器學(xué)習(xí)的面試中，數(shù)據(jù)是否需要歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是個常見問題。之所以常見，是因為它有很多暗坑，每個暗坑都可以考察應(yīng)聘者機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)是否扎實。 1、...
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混淆矩陣、準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F值、ROC曲線、AUC、PR曲線-Sklearn.metrics評估方法
目錄 混淆矩陣 confusion-matrix 分類準(zhǔn)確率 accuracy 精確率Precision 召回率 recall F1值 Roc曲...
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python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)---用戶行為分析相關(guān)精彩專題鏈接： 數(shù)據(jù)成就更好的你 本案例數(shù)據(jù)下載: https://pan.baidu.com/s/1HZ8mygqr-cJSVUyIQu...
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9種數(shù)據(jù)分析方法（上）本章的內(nèi)容有什么？解決問題有什么？可以回憶一下在日常工作中會有一些數(shù)據(jù)指標(biāo)。比如：DAU留存這些指標(biāo)，它是可以隨時觀測的，當(dāng)你想知道前天或者之前...
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Python數(shù)據(jù)挖掘019-家庭用水行為分析本項目主要實現(xiàn)目標(biāo)為：1根據(jù)熱水器采集的數(shù)據(jù)，劃分一次完整用水事件。2在劃分好的一次完整用水事件中，識別出洗浴事件。 1. 劃分一次完整的用水事...
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Tableau學(xué)習(xí)-超市示例操作前言： 本文參照https://zhuanlan.zhihu.com/p/72412039進(jìn)行練習(xí)，目的是為了熟悉Tableau的基本頁面。 基...
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