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anaconda下安装xgboost

摘要： 1、下载whl文件网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 选择合适自己的环境的下载，比如python3.6还是3.5的，64位机子还是32位机子。我下载的是xgboost‑0.7‑cp36‑cp36m‑win_amd64.wh 阅读全文

posted @ 2018-04-01 09:48 吱吱了了阅读(5658) 评论(0) 推荐(0)

数据分析例子-------CTR1

摘要： 1、CTR：（1）几个概念： impression（展示）：用户看到该广告的次数。也就是一个广告被显示了多少次，它就计数多少。比如：打开网站的一个页面，网站上的所有广告就被显示了一次，每个广告增加1个，如果刷新就再增加一个。 click（点击）：用户点击该广告的次数 CTR：click throu 阅读全文

posted @ 2018-03-30 19:04 吱吱了了阅读(1168) 评论(0) 推荐(0)

Python数据分析5-----数据规约

摘要： 1、数据规约概念和目的数据规约是产生更小且保留数据完整性的新数据集。意义：降低无效错误数据的影响、更有效率、降低存储成本。 2、属性规约（1）属性合并（降维）：比如PCA （2）删除不相关属性 3、数值规约：离散化也算是数值规约阅读全文

posted @ 2018-03-30 13:33 吱吱了了阅读(1268) 评论(0) 推荐(0)

Python数据分析4------------数据变换

摘要： 1、简单变换：开方、平方、对数等 2、数据规范化：（1）离差标准化（最小最大标准化）：消除量纲（单位）影响以及变异大小因素的影响。 x1=（x-min)/(max-min) 代码：data1=(data-min())/(data.max()-data.min()) （2）标准差标准化（0-均值标阅读全文

posted @ 2018-03-29 19:36 吱吱了了阅读(2496) 评论(0) 推荐(0)

Python数据分析3------数据预处理

摘要：一、数据清洗这一个步骤可以和数据探索并行。（1）标签分类数据处理：LabelEncoder【将分类数据变成0-n的值】（2）one-hot编码 2、数据集成（1）概念数据挖掘往往分布在不同的数据源中，进行数据分析时需要将多个不同的数据源整合到同一个数据存储（如数据仓库）中。但是来自不同地方阅读全文

posted @ 2018-03-29 14:21 吱吱了了阅读(621) 评论(0) 推荐(0)

Python数据分析2------数据探索

摘要：一、数据探索数据探索的目的：及早发现数据的一些简单规律或特征数据清洗的目的：留下可靠数据，避免脏数据的干扰。两者没有严格的先后顺序，经常在一个阶段进行。分为：（1）数据质量分析（跟数据清洗密切联系）：缺失值分析、异常值分析、一致性分析、重复数据或含有特殊符号的数据分析（2）数据特征分析（阅读全文

posted @ 2018-03-28 16:45 吱吱了了阅读(1981) 评论(0) 推荐(0)

Mysql5.7安装过程----win10

摘要：恢复内容开始 1、Mysql官网：https://www.mysql.com/downloads/ 有两种下载方式：msi和zip压缩包 2、我下载的是zip压缩包，选择mysql community server 64位5.7.21版本。 3、将下载的压缩包解压到合适的路径并可以修改文件名。E:\ 阅读全文

posted @ 2018-03-28 14:12 吱吱了了阅读(266) 评论(0) 推荐(0)

数据分析常用函数（1）

摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 1、describe（）：该函数主要对数据进行一个基本的统计，输出数据的总数量（count）、平均值（mean）、标准差(std)、最小值和最大值（min、max)、分位数阅读全文

posted @ 2018-03-28 10:54 吱吱了了阅读(400) 评论(0) 推荐(0)

数据分析相关模块

摘要： 1、简介：（1）numpy：（科学计算）高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，是一个基础。（2）pandas：数据探索和数据分析（两个重要的数据结构series 和dataframe）（3）matplotlib：作图模块，可视化（4）scipy：主要进行数值计算，支持矩阵计算，高等数阅读全文

posted @ 2018-03-28 10:11 吱吱了了阅读(388) 评论(0) 推荐(0)

Python笔记18-----函数收集参数

摘要： 1、收集参数（参数前面加*）： def test1(param1,*params): print(param1) print(params) 调用：test1(1,2,3,4) 结果：1 （2，3，4） 2、收集参数的逆过程 def test2（x,y）: return x+y 调用：params= 阅读全文

posted @ 2018-03-27 19:34 吱吱了了阅读(187) 评论(0) 推荐(0)