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Python相关文章合集(玉树芝兰)
这一段陆续写了不少Python相关的文章。因为在时间线上散落各处,不便于读者查找和按照顺序浏览,所以用这篇文章做个汇集。 如何高效学Python? 如何用Python做词云? 如何用Python做中文分词? 如何用Python做情感分析? 如何用Python做舆情时间序列可视化? 贷还是不贷:如何用Python和机器学习帮你决策? 如何用Python从海量文本抽取主题? 如何用Python和R...
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数据科学相关文章合集(玉树芝兰)
我写了若干数据科学应用案例文章。为了让读者找寻的时候更方便,在这里做个汇总。今后会定期进行更新维护。 如何用《玉树芝兰》入门数据科学? 如何安装Python运行环境Anaconda?(视频教程) 如何用Python做词云? 如何用Python做词云?(基础篇视频教程) 如何用Python做中文分词? 如何用Python做情感分析? 如何用Python做舆情时间序列可视化? 贷还是不贷:如何用P...
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《Python数据挖掘:概念、方法与实践》——导读
本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘:概念、方法与实践》一书中的目录,作者[美] 梅甘·斯夸尔(Megan Squire),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 目 录 前言第1章 扩展你的数据挖掘工具箱1.1 什么是数据挖掘1.2 如何进行数据挖掘1.3 在数据挖掘中使用哪些技术1.4 如何建立数据挖掘工作环境1.5 小结第2章 关联规则挖掘2.1 什么是频繁项...
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《 Python数据可视化》导读
前  言  数据可视化旨在清楚明了地提供信息,帮助读者定性理解这些信息。俗话说,一图胜千字(百闻不如一见)。这里,可以换个说法,“一幅图讲述了一个故事,如同万语千言。”因此,可视化是一个宝贵的工具,有助于读者快速理解相应的概念。然而,与其说数据可视化是一种技能,还不如说它是一门艺术。这是因为,如过度使用数据可视化会适得其反。 当前,有太多数据需要处理。这些数据包含着许多见解,这些见解是成功的关键...
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手把手教你如何用 Python 做情感分析
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果,难道你不想试试看? 需求 如果你关注数据科学研究或是商业实践,“情感分析”(sentiment analysis)这个词你应该不陌生吧? 维基百科上,情感分析的定义是: 文本情感分析(也称为意见挖掘)是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。 ...
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《Python数据挖掘:概念、方法与实践》一导读
Preface  前言 过去十年,数据存储变得更便宜,硬件变得更快,算法上也有了引人注目的进步,这一切为数据科学的快速兴起铺平了道路,并推动其发展成为计算领域最重要的机遇。虽然“数据科学”一词可以包含从数据清理、数据存储到用图形图表可视化数据的所有环节,但该领域最重要的收获是发明了智能、精密的数据分析算法。使用计算机寻找大量数据中埋藏的有趣模式称为数据挖掘,这一领域包含了数据库系统、统计学和机器...
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大数据、机器学习与深度学习类命令行工具汇总
抓紧你的键盘!无需鼠标或者GUI,我们完全能够在OS X与Linux上完成大量操作。面向各类*N*X系统的大量出色命令行工具一直在技术行业拥有极高人气,且已经扩展至Python、Go、NodeJS乃至各类混合型工具当中。即使大家并不打算通过命令行运行整条数据处理管道,这些工具仍然能够带来可观助益。 《命令行上的数据科学(Data Science at the Command Line)》一书与G...
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大数据、机器学习与深度学习类命令行工具汇总
《命令行上的数据科学(Data Science at the Command Line)》一书与GitHub皆为我们带来大量高水平的预处理与后处理类工具选项,大家亦可根据需要对其进行针对性调整。在今天的文章中,我将向各位强烈推荐自己最为喜爱的那些相关工具。 CSVKit绝对值得一试。其能够利用逗号分隔值实现您所需要的一切。大家可以通过cvs cut剪切列、使用cvsgrip进行列过滤、...
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《机器学习系统设计:Python语言实现》一1.1 人机界面
.本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计:Python语言实现》一书中的第1章,第1.1节,作者 [美] 戴维·朱利安(David Julian),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.1 人机界面 如果你有幸用过微软Office套件的早期版本,你大概还能记得Mr Clippy办公助手。这一功能出现在Office 97中,每当你在文档开头输入“亲爱的”,它就会不请自来,从电...
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2017,最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些?
近年来,Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此,我根据近来的使用体验,在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。 由于这些库都开源了,我们从Github上引入了提交数,贡献者数和其他指标,这可以作为库流行程度的参考指标。 核心库 1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522) 当开始处理Python中的科学任务,Python的SciPy Stack肯...
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【教程免费下载】Python数据挖掘:概念、方法与实践

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回答

**01 明确目标 ** 鲁迅曾经没说过:“明确分析目标,你的分析已经成功了一大半”。 做深入分析之前,面对这一堆评价数据,我 ...

回答

什么是机器学习? 如果人类能够训练机器从过去的数据中学习呢?嗯,这被称为机器学习,但它不仅仅是学习,它还涉及理解和推 ...

回答

Java Java核心技术·卷 I(原书第10版)| Core Java Volume 讲的很全面,书中的代码示例都很好,很适合J ...

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