武汉数据分析 该系列资源是Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫，可视化分析，GIS地图，情感分析，舆情分析，主题挖掘，威胁情报溯源，知识图谱，预测预警及AI和NLP应用等。博客阅读，武汉必胜，湖北必胜，中国必胜！ 发布者：Eastmount CSDN YXZ 2020-02-20 译文推荐： 我们们中国人一生的最高追求，为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。以一人之力系。他们真是做到了，武汉加油，中国加油！

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spss数据分析常用数据集：drug.sav 统计分析及模型构建中常用的数据集； 学习软件的时候，会苦于没有数据进行实操，而其实一般分析软件都会自带数据，现在介绍如何获取SPSS软件自带的数据。 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

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我在学习python数据分析与挖掘做的笔记，希望对你们有用！当然我上传是为了以后更好的查看与学习。里面的内容有假设检验，卡方检验，方差检验，Pearson相关系数，线性回归，以及复合分析等的相关知识点与代码。

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文件包含三部分，首先是财富模拟的初始条件，其次是代码实现，最后是模拟结果截图。 模拟基于一个财富分配游戏： 房间里有100个人，每个人有100元钱，每个人每天都要拿出一元钱随机给另一个人，每个人从18岁开始游戏，一直玩到65岁退休，在约为17000天的游戏过程中，财富会如何变化？ 针对不同的初始条件进一步将模型划分为四类：第一是“基础财富模型”；第二是“不同人和富二代”；第三是“对富人征税”；第四是“努力的人会更好吗”。

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深层OF 用于使用从自由移动的动物的视频中提取的时间序列进行后处理的套件 您可以使用此包从时间序列中提取预定义的主题（例如时区，攀岩，基本的社交互动），也可以将数据嵌入到序列感知的潜在空间中，以在无人监督的情况下提取有意义的主题方法！ 两者都可以在包内使用，例如，以自动比较用户定义的实验组。 我该如何开始？ 安装： 打开一个终端（安装了python> 3.6）并输入： pip install deepof 在我们深入研究之前： 首先，为您的项目创建一个文件夹，其中至少包含两个子目录，分别称为“视频”和“表”。 前者应包含您正在使用的视频（原始数据或从DLC获得的带有标签的视频）； 后者应该具有您从DeepLabCut获得的所有跟踪表，格式为.h5或.csv。 如果您不想自己使用DLC，请不要担心：一个兼容的小鼠预训练模型将很快发布！ my_project -- Videos ->