Python有非常多有趣使用的技巧，下面列舉20個(gè)短小精煉的用法，其中既包含常規(guī)語(yǔ)法，又有第三方庫(kù)的妙用，體現(xiàn)了python簡(jiǎn)單即美的編程哲學(xué)。 快速實(shí)現(xiàn)字頻統(tǒng)計(jì) 漢字轉(zhuǎn)拼音...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河南
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關(guān)于Python的20個(gè)奇技淫巧
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Kaggle新手，籃球愛(ài)好者。
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Kaggle數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽入門系列：（一）Kaggle簡(jiǎn)介
Kaggle是全球最大的數(shù)據(jù)分析在線平臺(tái)，吸引了全球范圍內(nèi)數(shù)十萬(wàn)的頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家，同時(shí)也是檢測(cè)我們機(jī)器學(xué)習(xí)技能的最佳平臺(tái)。 一、Kaggle簡(jiǎn)介 Kaggle成立于2010年...
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債務(wù)違約預(yù)測(cè)之四：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)
不了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小伙伴，可以看看之前寫的一篇分享 單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 不管是用無(wú)隱層，單隱層，還是多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都無(wú)法提高準(zhǔn)確率，始終是0.93。是參數(shù)、模型問(wèn)題，還是單純...
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債務(wù)違約預(yù)測(cè)之三：利用sklearn進(jìn)行預(yù)測(cè)
參考sklearn 文檔中的1.1.10. 邏輯回歸和1.9.1. 樸素貝葉斯 高斯模型 兩部分。 scikit-learn 樸素貝葉斯類庫(kù)使用小結(jié)
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債務(wù)違約預(yù)測(cè)之二：圖形探索
在債務(wù)違約預(yù)測(cè)之一：數(shù)據(jù)探索中，按各個(gè)屬性對(duì)借貸者分組，再分析其違約率?，F(xiàn)在換一個(gè)角度，分為違約者和未違約兩類，再查看兩組人群中各個(gè)屬性的分布。 出現(xiàn) 'max must b...
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債務(wù)違約預(yù)測(cè)之一：數(shù)據(jù)探索本文是解密大數(shù)據(jù)社群一期課程的結(jié)業(yè)作業(yè)。項(xiàng)目分為數(shù)據(jù)探索，使用sklearn完成回歸和預(yù)測(cè)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè) 三部分。目前編碼工作基本完成，整理后陸續(xù)貼上來(lái)。 數(shù)據(jù)集介紹...
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持續(xù)學(xué)習(xí)，越努力，越幸運(yùn)！<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FCuiZhongyuan" target="_blank">https://github.com/CuiZhongyuan</a>
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公號(hào)：Python大數(shù)據(jù)分析，關(guān)注送10G資料
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掃碼關(guān)注公眾號(hào)《老男孩的架構(gòu)路》
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Java架構(gòu)師<br>wx公眾號(hào)：org_yijiaoqian
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10年機(jī)械行業(yè)老兵，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，例行實(shí)踐“傳統(tǒng)行業(yè)+新技術(shù) = 新興行業(yè)“的金科玉律！
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一個(gè)不懂法律的心理咨詢師不是好影評(píng)人！<br>把電影讀成詩(shī)，將文字變作光。<br>歡迎關(guān)注我的同名公眾號(hào)“書影斑斕”。<br>
