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数据挖掘基础:零基础学Python数据分析
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interbigdata
2023-01-13 01:40:11
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Python3数据科学入门与实战-第6章 绘图和可视化之
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Python数据科学手册第3章用到的案例数据-
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data_viz_python:Python数据可视化研讨会-在IGGI Conference 2018上发表
Matplotlib和
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的入门数据可视化 动机 该存储库将为IGGI conforence 2018的数据可视化研讨会提供服务。该研讨会的目的是提供有关数据可视化的一些基本信息和指南,以及有关python库Pandas,Matplotlib和
Seaborn
的简要介绍性知识。 尽管它是有意设计成在我们的研讨会上亲自交付的,但我们选择将此存储库公开,以期希望有人可能会发现此存储库很有用。 数据 dataframe.csv -从kaggle用户提取的PoE数据 dataframe_ml.csv -PoE数据重构为对ML友好 nba.csv来自篮球参考的2017-2018赛季NBA球员汇总统计 toolbox.py一些工具可能对于处理此存储库中的数据很有用 车间结构 数据可视化的需求 熊猫,Matplotlib和
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Python数据分析与建模库之从入门到四大库(Numpy、Pandas、Matplotl、
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)教学课程
第一阶段课程-Python快速入门: 含:1.系列课程环境配置;2.Python快速入门;3.变量类型;4.LIST基础;5.List索引;6.循环结构;7.判断结构;8.字典;9.文件处理;10.函数基础 第二阶段课程-02科学计算库Numpy 含:1.数据结构;2.基本操作;3.矩阵属性;4.矩阵操作;5.常用函数 第三阶段课程-03数据分析处理库Pandas 含:1.数据读取;2.数据预处理;3.常用函数;4.Series结构 第四阶段课程-04可视化库Matplotlib 含:1.折线图;2.子图操作;3.条形图与散点图;4.柱形图与盒图;5.细节设置 第二阶段课程-
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可视化库 含:1.课程
简介
;2.整体布局风格设置;3.风格细节设置;4.调色板;5.调色板颜色设置;;6.单变量分析绘图;7.回归分析绘图;8.多变量分析绘图;9.分类属性绘;10.Facetgrid使用方法;11.Facetgrid绘制多变量;12.热度图绘制 课程说明: 因数据量过于庞大,部分数据会以链接形式放在文档里,如果链接过期后台私我获取
CS-557-NLP
简介
:Python,Pandas,NumPy,NLTK,Scikit Learn,Keras,Tensorflow,Matplotlib,
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CS-557-NLP
简介
CS 557入门课程,由史蒂文斯理工学院的Peter Jurkat教授讲授,2020年秋季 使用的技术-Python,Pandas,NumPy,NLTK,Sci-kit Learn,Keras,Tensorflow,Matplotlib,
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最终项目 - 执行潜在狄利克雷分配(LDA),一种在文本中定义和发现主题的方法,这是对句子解析的一种概括。 选择一个简短的文档(研究论文)用作培训文档和两个测试文档,其中一个具有与培训文档类似的主题,而另一个则与之完全不同。 评估培训文件的结果,并确定它们是否正确地将测试文件标识为相似文件。 解释结果。 最终成绩:A
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大学教师一名,关注大数据、机器学习与人工智能人才培养与产业实践。
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