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DBSCAN是密度聚类算法，和K-Means，BIRCH只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既适用于凸样本集，也适用于非凸样本集。 1. 密度聚类原理 DBSCAN算法指类别可通过样本分布的紧密程度决定。即同一类别的样本紧密相连，也就是说在该类别的不远处一定有同类别的样本。 2. DBSCAN密 阅读全文
posted @ 2020-07-23 11:24
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特征选择（1） 在sklearn.feature_selection模块中，可以对样本集进行特征选择（feature selection）和降维（dimensionality reduction）,这样会提高估计器的准确度或者增强在高维数据集上的性能。 1. 移除低方差特征 VarianceThre 阅读全文
posted @ 2020-07-22 23:10
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摘要：
分层/多级索引能在较低纬度的数据结构（如Series和DataFrame）中存储和操作任意维度的数据， 1. 创建MultiIndex MultiIndex对象是标准索引Index对象的扩展，可以将MultiIndex看作一个元组数组，其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表（MultiIndex.f 阅读全文
posted @ 2020-07-21 16:21
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集成学习 随机森林 AdaBoost 算法 提升树 梯度提升树（GBDT） XGBoost 一、提升树 提升树是以 $CART$ 回归树为基本分类器的提升方法。 提升方法采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。 1. 提升树模型 提升树模型可以表示为决策树的加法模型： $$ \tag{13 阅读全文
posted @ 2020-07-02 18:51
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字符串的合并，主要有4种方法： 1. 使用“+”组合字符串 例如：输入x='a'+'b'得到x的值是‘ab’。 2. 使用%占位符组合字符串 例如：输入x='I am %s'%'Tony'，得到x的值是‘I am Tony’。 3. 使用.join方法将多个可迭代对象合并 例如：输入x=' '.jo 阅读全文
posted @ 2020-07-02 18:49
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用途 pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如一组年龄数据，pandas.cut将年龄分割成不同的年龄段并打上标签。 原型 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3,include_ 阅读全文
posted @ 2020-07-01 12:58
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问题 怎么实现一个键对应多个值的字典（也叫 multidict ）？ 解决方案 字典中一个键对应一个单值的映射。如果想一个键映射多个值，就需要将多个值放到另外的容器中。比如列表、集合等。 d = { 'a' : [1, 2, 3], 'b' : [4, 5] } e = { 'a' : {1, 2, 阅读全文
posted @ 2020-06-30 22:51
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用法一： groupby()函数扫描整个序列并且查找连续相同值（或根据指定 key 函数返回值相同）的元素序列。 每次迭代，返回一个值和一个迭代器对象。 from operator import itemgetter from itertools import groupby rows = [ {' 阅读全文
posted @ 2020-06-30 15:37
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案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景 用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。 1. 基于属性的方法 常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数 阅读全文
posted @ 2020-06-30 01:11
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完整代码、数据见Github 1. 案例背景 会员部门在做会员营销时，希望通过数据预测下一次营销活动时，响应活动的会员名单和具体概率。 数据： order.xlsx表： sheet1为训练集，sheet2为预测集 特征变量数：13 数据条数：训练集39999条，预测集8843条 NA值：有 异常值： 阅读全文
posted @ 2020-06-09 18:39
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