给大家分享一套课程——Python数据分析入门到实战视频课程,完整版,附源码+数据+课件。本课程教你用流行的Python做数据分析,带你用数据认识这个世界!课程讲解细致,项目案例丰富真实。
2022-01-06 17:02:42 522B Python 数据分析
1
Python3数据分析与挖掘建模实战,快速胜任数据分析师视频教程,本课程基于Python3全程以真实案例驱动,带你学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。
2022-01-06 17:02:38 597B Python 数据分析 建模
1
主要介绍了Python3将数据保存为txt文件的方法,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2022-01-06 13:20:15 61KB python 数据保存 python 保存txt文件
1
1、判断题: Python语言是一种高级语言。【对】 2、多选题: Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种?( ) 选项: A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: 【Shift+Enter;Ctrl+Enter】 3、单选题: Jupyter notebook的记事本文件扩展名为:( ) 选项: A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: 【ipynb】 4、判断题: Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。答案: 【对】 5、单选题: Python安装扩展库常用的是( )工具 选项: A:setup B:update C:pip D:run 答案: 【pip】 6、单选题: 关于Python语言的注释,以下选项中描述错误的是:( ) 选项: A:python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:python语言的单行注释以#开头 C:python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以’’’(三个单引号)开头和结尾 答案: 【Python语言的单行注释以单引号开头】 7、单选题: 以下选项中,不是pip工具进行第三方库安装的作用的是:( ) 选项: A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 【脚本程序转变为可执行程序】 8、单选题: 安装一个库的命令格式是:( ) 选项: A:pip uninstall  B:pip -h C:pip install  D: ip download  答案: 【pip install 】 9、判断题: 标准的缩进格式是Python的语法之一。 选项: A:对 B:错 答案: 【对】 10、多选题: 下列导入第三库的操作中正确的是:( ) 选项: A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 案: 【import numpy;import numpy as np;from matplotlib import pyplot;from urllib.request import urlopen】
2022-01-04 15:27:38 34KB Python
1
这里一共四个实验 实验一 基本语法及运算 实验二 可视化绘图 实验三 常规数学统计运算 实验四 机器学习算法建模与求解
2022-01-03 18:03:20 2.52MB python 数据统计
1
不知道如何选择rgb颜色?让编程来解决,随机生成RGB颜色,调以使用
2022-01-03 15:03:52 460B python 数据 数据可视化 matplotlib
毕业设计参考资料Python数据屏幕设计与开发源码
2022-01-01 09:07:05 6.13MB 毕业设计参考资料Python数据
添加正则化项,是指在损失函数上添加正则化项,而正则化项可分为两种: 一种是L1正则化项,另一种是L2正则化.我们把带有L2正则化项的回归模型称为岭回归,带有L1正则化项的回归称为Lasso回归.1.岭回归引用百度百科定义.岭回归(英文名:ridgeregression,Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得
1
主要是对于北京市的二手房信息进行分析和预测,分别对于二手房价格和面积、朝向等锋面展开了叙述,进行数据的挖掘分析和可视化,(本资源包括代码、数据。word实验报告)
2021-12-31 09:00:17 1.21MB python 数据挖掘 数据可视化
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析 TF-IDF 优点:简单快速,结果比较符合实际情况。 缺点:以“词频”“权重”衡量一个词的重要性,仍不够全面 可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达,TF-IDF无法体现 词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为 重要性相同,这是不正确的 NLP-自然语言处理 *
2021-12-30 16:26:18 2.48MB python 数据分析 自然语言处理
1