多一点

摘要： 常规的字符串操作 0 A 1 B 2 C 3 AaBa 4 Baca 5 NaN 6 dog 7 cat dtype: object 0 a 1 b 2 c 3 aaba 4 baca 5 NaN 6 dog 7 cat dtype: object 0 A 1 B 2 C 3 AABA 4 BACA 阅读全文

摘要： <! TOC "创建一个Series,同时让pandas自动生成索引列" "创建一个DataFrame数据框" "查看数据" "数据的简单统计" "数据的排序" "选择数据（类似于数据库中sql语句）" "另外可以使用标签来选择" "通过位置获取数据" "布尔值索引" "设定数值（类似于sql up 阅读全文

摘要： <! TOC "创建一个Series ，同时让pandas自动生成索引列" "创建一个DataFrame数据框" "查看数据" "数据的简单统计" "数据的排序" "选择数据（类似于数据库中sql语句）" "另外可以使用标签来选择" "通过位置获取数据" "布尔值索引" "设定数值（类似于sql u 阅读全文

摘要： <! TOC "tree based ensemble algorithms" "主要介绍以下几种ensemble的分类器（tree based algorithms）" " xgboost " " lightGBM ： 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 " " GBDT(Gradient Boo 阅读全文

摘要： <! TOC "GBDT" "DT 回归树 Regression Decision Tree" "梯度迭代" "GBDT工作过程实例" "需要解释的三个问题" "既然图1和图2 最终效果相同，为何还需要GBDT呢？" "Gradient呢？不是“G”BDT么？" "这不是boosting吧？Adab 阅读全文

摘要： <! TOC "时间格式的转化" "查看数据类型" "查看DataFrame的详细信息" "填充缺失值" "category 数据类型转化" "模型参数设定" "结论" <! /TOC 该项目是针对kaggle中的 "homesite" 进行的算法预测，使用xgboost的sklearn接口，进行数 阅读全文

摘要： 第一篇 "数据清洗与分析部分" 第二篇 "可视化部分" , 第三篇 "朴素贝叶斯文本分类" <! TOC "支持向量机分类" "支持向量机 网格搜索" "临近法" "决策树" "随机森林" "bagging方法" <! /TOC .dataframe tbody tr th:only of type 阅读全文

摘要： oop1.py文件代码 oop2.py文件代码 另外双下划线变量，类本身可以访问__变量，但是在其它作用域不行 可以通过_classname__变量来访问 在函数方法内，class内，没有用self修饰的变量;【又为临时变量，只在函数内部有效，obj不能访问】 全局变量：在模块内，所有函数方法外，c 阅读全文

摘要： <! @import "[TOC]" {cmd="toc" depthFrom=1 depthTo=6 orderedList=false} <! code_chunk_output "本文是该系列读书笔记的第二章数据预处理部分" "获取数据" "数据的初步分析，数据探索" "地理分布" "数据特征 阅读全文

摘要： flask(0.11.2)+python3.6 兼容各个主流浏览器，已经过各种测试（chrome，firefox，safari，IE，Edge) quote是将文件名urlencode化，然后以适应Edge浏览器 阅读全文