随笔分类 - 人工智能之机器学习
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Python机器学习（九十八）机器学习算法原理解析 - 分类
摘要：常见分类模型与算法 距离判别法，即最近邻算法KNN； 贝叶斯分类器； 线性判别法，即逻辑回归算法； 决策树； 支持向量机； 神经网络； 1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是
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java从0到1之（1）基础
摘要：Java 简介 什么是Java？ Java是一种流行的编程语言，创建于1995年。 Java属于Oracle公司所有，运行Java的设备超过30亿台。 Java可用于： 移动应用(特别是Android应用) 桌面应用程序 Web应用程序 Web服务器和应用程序服务器 游戏 数据库连接 更多 为什么用
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Python机器学习（九十七）Pandas 绘图
摘要：Pandas的另一个优点是与Matplotlib的集成，可以直接绘制DataFrame和Series。 注意：如没有安装Matplotlib，需首先安装：pip install matplotlib。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams.upda
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Python机器学习（九十六）Pandas apply函数
摘要：与Python中的列表类似，可以使用for循环遍历DataFrame或Series，但是这样做(尤其是在大型数据集上)非常慢。 Pandas中提供了一个高效的替代方案：apply()方法。 语法 DataFrame.apply(func) Series.apply(func) func – 要对数据
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Python机器学习（九十五）Pandas 有条件访问
摘要：有时需要根据条件，访问DataFrame中的数据。例如，找出电影数据集中，某个导演的电影： # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_df.columns = ['rank', 'g
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Python机器学习（九十四）Pandas 访问行数据
摘要：访问行数据，有两个方法: .loc – 使用索引名定位 .iloc – 使用索引序号定位 示例中的数据以电影名作为索引： # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_df.column
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Python机器学习（九十三）Pandas 访问列数据
摘要：返回Series 访问DataFrame中的Series，可以使用DataFrame['列名']方式。 # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_df.columns = ['ran
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Python机器学习（九十二）Pandas 统计
摘要：describe 在整个DataFrame上使用describe()，我们可以得到一个统计结果: import pandas as pd # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_d
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Python机器学习（九十一）Pandas 填充(Imputation)空值
摘要：除了删除空值，还有一种处理空值的方法是填充(Imputation)。 让我们看看在revenue_millions列中填充缺失的值。 首先，将该列提取到变量中: revenue = movies_df['revenue_millions'] 使用DataFrame['列名']可以获取1列数据，即一个
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Python机器学习（九十）Pandas 去除null值
摘要：数据集中通常会包含null值或空值，对于空值的处理有2种方式： 删除带有null的行或列 用非空值填充null项 检查null值 要处理数据集中的null值，首先要找出DataFrame中的哪些单元格是空的: movies_df.isnull() 输出 rank genre description
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Python机器学习（八十九）Pandas 整理列名
摘要：关于数据集的列名，通常建议最好使用小写字母，删除特殊字符，并用下划线替换空格。有时数据集的列名可能不是很规范，需要整理修改理列名。 获取DataFrame的列名 获取DataFrame的列名，可以使用DataFrame.columns属性。 movies_df.columns 输出 Index(['
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Python机器学习（八十七）Pandas 去除重复
摘要：去除重复数据是一项常见操作，Pandas中，可以使用drop_duplicates方法。 电影数据集没有重复的行，我们来制造一些重复行。 temp_df = movies_df.append(movies_df) temp_df.shape 输出 (2000, 11) append()将返回一个副本
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Python机器学习（八十六）Pandas 数据集信息
摘要：info 使用.info方法，可以查看数据集的基本信息： movies_df.info() 输出 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 1000 entries, Guardians of the Galaxy to Nine Lives Data
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Python机器学习（八十五）Pandas 用head与tail查看数据
摘要：Pandas可以对数据集进行各种有用的分析和操作。让我们先从最简单的查看数据开始。 我们将使用IMDB电影数据集来演示，数据集文件下载：IMDB-Movie-Data.csv 首先加载CSV数据集，并将电影标题Title指定为索引。 import pandas as pd movies_df = p
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Python机器学习（八十四）Pandas DataFrame存储到CSV, JSON，SQL
摘要：有时需要存储DataFrame到文件中，可以把DataFrame存储到CSV, JSON，SQL数据库中，如下所示： df.to_csv('new_purchases.csv') df.to_json('new_purchases.json') # 保存到SQL数据库 import sqlite3
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Python机器学习（八十三）Pandas 读取 SQL 数据库
摘要：要从SQL数据库中加载数据，可以使用Pandas的read_sql_query方法。 我们将使用sqlite来测演示。 首先安装python的sqlite驱动 pysqlite3： pip install pysqlite3 pysqlite3用于创建数据库连接，然后使用SELECT查询数据，加载D
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Python机器学习（八十三）Pandas 读取 JSON 数据
摘要：要从Json文件中读取数据，可以使用Pandas的read_json方法。 Json文件的内容： { "apples": { "June": 3, "Robert": 2, "Lily": 0, "David": 1 }, "oranges": { "June": 0, "Robert": 3, "
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Python机器学习（八十二）Pandas 读取 CSV 数据
摘要：将各种文件格式的数据加载到DataFrame中非常简单。 CSV文件只需要一行代码就可以加载数据。 例如，假设我们的CSV文件内容如下： ,apples,oranges June,3,0 Robert,2,3 Lily,0,7 David,1,2 在Excel中打开： Pandas加载CSV为Dat
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Python机器学习（八十一）Pandas Series 与 DataFrame
摘要：Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。 DataFrame可以理解为一张表，Series就是其中的一个列。 DataFrame和Series在许多操作上是相似的，通常在一个上能做的操作在另一个上也能做，如填充空值和计算平均值。 Pandas 创建 DataFrame 要创
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Python机器学习（八十）Pandas 介绍
摘要：Pandas 是一个开放源码、BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas基于NumPy开发。 Pandas 用途 Pandas 是一个数据分析工具，可用来清理、转换和分析数据。 例如，我们有一个csv格式的数据集，我们可以把数据提取到Pandas
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