Python数据分析——基于CART决策树的用户识别

项目要求         传统的偷漏税分析是通过人工检测来进行的，对人的依赖性太大，为了提高偷漏税的判别效率，拟决定先根据商户的纳税数据进行初步的自动判断，对于判别为偷漏税的用户再进行人工检测。 数据集         本文提供的数据集指标类型如下，一共124条记录。 数据探索                 对数据集进行缺失值分析，未发现缺失值 import pa

用python画图第一篇

用python画图，y=x和y=x*x叠加在一起。并且标记x=1的点 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pl

《Python数据分析》pdf 附下载链接

本书下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yUUWfFBaDrkwRpkOkkXHvQ 密码：mwqa 如有其它Python书籍的需求，请移步《分享160本关于Python的pdf电子书，附书单和下载链接》 本书为完整版，以下为内容截图： ...

python数据分析案例1-2

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter dir = './数据/' train_2013 = p

python数据分析 -- numpy库初识

标签（空格分隔）： 王小草机器学习笔记python的强大之处不但因为简洁易学高效，还在于她有许多库，可以方便我们得到想要的计算。比如今天讲的numpy库，为python提供了快速的多维数组的处理能力。有人数，numpy库的出现使得python可以像matlab一样去计算了。（matlab是10年前乃至今日仍然大受青睐的草稿本式的编程语言）。1. 导入Numpy库要调用numpy库，我们就要导入这个库

Python数据分析与机器学习-梯度下降策略

Python数据分析与机器学习-梯度下降策略

【机器学习入门——1】Python 开发环境的安装 Python（x，y）及Pycharm

在学习机器学习的过程中，我们必不可少的要敲写一些代码。在机器学习领域中用到的语言主要有Matlab、Python、R等语言，由于自身接触到的环境原因我主要选着Matlab及Python语言 。Python确实太强大了，能用来写网页爬虫、opencv图像处理、搭建网站、机器学习、ROS等个个方面，由于其语法的简单、简洁受到了个个领域的开发者的喜爱。         今天我们从机器学习的角度来使用P

python数据分析及处理案例技巧11-20（基于jupyter）

案例11：cut函数与数据分组1）cut的用法设置包含最小值，不包括左，包括右，可用right = False包括左，不包括右显示成组别格式数值统计： 还可以不指定面元的界限，直接传入一个整数参数，cut()会按照指定的数字，将元素划分为相应的几部分。2）qcut用法而qcut()可以保证每个面元的数量相同按分位数切分3）自定义分组函数使用案例文本格式，方便复制：#定义分组函数def binnin

Python数据分析与挖掘实战—挖掘建模

常用的分类与预测算法 1回归模型分类 1线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解 2非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解 3logistic回归--因变量一般有1和0两种取值，将因变量的取值范围控制再0-1范围内 4岭回归--自变量之间具有多重共线性 5主成分回归--自变量之间具有多重共线性 一般自变量和因变量之间存在线性关系的

python数据分析流程

一般可以安装“数据获取-->数据存储与提取-->数据预处理-->数据建模与分析-->数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。该流程需要掌握的知识点如下： 1）数据获取： 1.1.了解公开数据集的渠道 1.2.用爬虫爬取网站数据 2）数据存储、提前： 2.1.SQL实现数据存储、查询、提前 2.2.数据库的分组、聚合 2.3.SQL建立多表联系 3）数据预处理：