摘要：
决策树：1、场景：最典型的应用场景是预测和分类，如新客户分类。2、特点：决策树有很好的直观性，生成模式简单，对预测和分类结果也有很好的解释性。3、相关概念：熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An）,每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)，那信息 阅读全文
posted @ 2019-05-19 21:22
逐梦无惧_数据分析
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摘要：
描述性数据挖掘用于描述现有的规律，常见算法如下： A.聚类分析 B.关联规则分析 C.因子、主成分分析 预测性数据挖掘用于预测未来发生了什么，使用的模型算法如下： A.线性回归 B.逻辑回归 C.神经元网络 D.决策树 E.支持向量机 F.随机森林（集成算法） 阅读全文
posted @ 2019-05-19 21:10
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摘要：
数据可视化 # -*- coding:utf-8 -*-# 异常值处理import pandas as pdaimport numpy as npyimport matplotlib matplotlib.use('Agg')import matplotlib.pyplot as pylimport 阅读全文
posted @ 2019-05-19 20:40
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摘要：
缺失值处理 数据离散化处理 数据集成处理 阅读全文
posted @ 2019-05-19 20:23
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摘要：
在Python3.x中，我们可以使用urlib这个组件抓取网页，urllib是一个URL处理包，这个包中集合了一些处理URL的模块，如下：1.urllib.request模块用来打开和读取URLs；2.urllib.error模块包含一些由urllib.request产生的错误，可以使用try进行捕 阅读全文
posted @ 2019-05-19 20:09
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