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做梦当财神
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2018年9月19日
iterrows(), iteritems(), itertuples()对dataframe进行遍历
摘要: iterrows(): 将DataFrame迭代为(insex, Series)对。 itertuples(): 将DataFrame迭代为元祖。 iteritems(): 将DataFrame迭代为(列名, Series)对 现有如下DataFrame数据: iterrows(): iterite
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posted @ 2018-09-19 11:01 做梦当财神
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2018年9月17日
pandas 计数 value_counts()
摘要: 在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率。 1. Series 情况下: pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'区域' : ['西安
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posted @ 2018-09-17 19:43 做梦当财神
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2018年9月15日
scikit_learn逻辑回归类库
摘要: 来自:刘建平 1.概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要有3个类。LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和 logistic_regression_path。其中LogisticRegression 和 LogisticRegressio
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posted @ 2018-09-15 10:38 做梦当财神
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2018年9月10日
Python 直接赋值、浅拷贝、深拷贝
摘要: 直接赋值:即对象的引用。 **浅拷贝(copy):**拷贝父对象,不会拷贝对象内部的子对象。 深拷贝(deepcopy):copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝父对象及其子对象。 实例: 字典浅拷贝 a = {1: [1, 2 ,3]} b = a.copy() print(a, b)
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posted @ 2018-09-10 22:33 做梦当财神
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2018年7月26日
np.split()和np.array_split()
摘要: 来自:爱抠脚的coder np.split(): 该函数的参数要么按照数字划分(int),要么是按列表list划分:如果仅是输入一个int类型的数字,你的数组必须是均等的分割,否则会报错。 np.array_split(): array_split()可以进行不均等划分。 按列表中的数字,在3,5,
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posted @ 2018-07-26 14:46 做梦当财神
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2018年7月25日
机器学习泛化能力的评价指标
摘要: 目录一、回归模型评估1.均方误差2.绝对误差3.r24.可解释方差二、分类模型评估1.错误率与准确率2.精确率、召回率、F13. ROC 与 AUC 对机器学习泛化能力的评估,不仅需要可行的估计方法,还需要衡量模型泛化能力的标准,这就是性能度量(\(performance\ measure\))。
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posted @ 2018-07-25 17:47 做梦当财神
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2018年7月22日
清华镜像方法更新python包
摘要: 来自:Jinlong_Xu cmd环境下执行:
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posted @ 2018-07-22 15:15 做梦当财神
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2018年7月2日
Python format() 基础
摘要: Python format() 高级。 format格式化 # ^,<,>分别表示居中,左对齐,右对齐;冒号后面是要填充的字符,只能是一个字符,不指定默认为空格 print('{:*^60}'.format('token & word mapping review:')) *************
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posted @ 2018-07-02 10:03 做梦当财神
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2018年6月16日
gensim使用方法以及例子
摘要: gensim是一个Python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF,LDA,LSI等模型转换成向量模式,此外,gensim还实现了word2vec,能够将单词转换为词向量。 1. corpora和dictionary 1.1 基本概念和用法 corpora是gensim中的一个基本概念,是文
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posted @ 2018-06-16 12:29 做梦当财神
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2018年6月12日
电商产品评论数据情感分析
摘要: 来自:Python数据分析与挖掘实战——张良均著 1. 分析方法与过程 本次建模针对京东商城上“美的”品牌热水器的消费者评论数据,在对文本进行基本的机器预处理、中文分词、停用词过滤后,通过建立包括栈式自编码深度学习、语义网络与LDA主题模型等多种数据挖掘模型,实现对文本评论数据的倾向性判断以及所隐藏
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posted @ 2018-06-12 18:22 做梦当财神
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