<利用Python进行数据分析>的源代码和数据集

一个从开源项目 MLPrimitives 机器学习和数据科学的管道和原语。 文档： : Github： : 执照： 开发状态： 概述 此存储库包含 MLBlocks 库要使用的原始注释，以及必要的 Python 代码，以使其中一些与 MLBlocks API 要求完全兼容。 还有一组直接贡献给这个库的自定义原语，它们要么结合第三方工具，要么从头开始实现新功能。 我们为什么要创建这个库？ 在一个快速发展的领域中有太多的图书馆 构建机器学习应用程序的巨大社会需求 领域专业知识存在于多个地方（数学知识） 没有关于超参数、行为的文档化信息...... 安装 要求 MLPrimitives已在Python 3.6、3.7和3.8上进行开发和测试 此外，虽然不是严格要求，但强烈建议使用virtualenv以避免干扰运行MLPrimitives的系统中安装的其他软件。 使用

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Zstandard，或简称 zstd，是一种快速无损压缩算法，针对 zlib 级别的实时压缩场景和更好的压缩率。 它由 Huff0 和 FSE 库提供的非常快的熵阶段支持。 该项目作为开源双 BSD 和 GPLv2 许可 C 库提供，以及生成和解码 .zst、.gz、.xz 和 .lz4 文件的命令行实用程序。