python数据分析实训---实习生就业推荐，通过对城市职位的各种信息分析，结合实习生本身条件，智能推荐相关招聘信息

前言：上一篇对AQI进行了分析，这一篇根据对以往的数据，建立一个模型，可以将模型应用于未知的数据，来进行AQI的预测。 文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1 使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点 1、加载相关库和数据集 使用的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn 使用的数据集：2015年空气质量指数（AQI）数据集 import numpy as

唐宇迪python数据分析与机器学习实战源码、数据、ppt，可直接运行

Python数据分析与挖掘 第5章 正则表达式能用在哪？.rar

美国农业部（USDA）制作了一份有关食物营养信息的数据库，JSON版

Python数据分析从入门到机器学习视频教程，完整版97节，附源码+数据；本课程针对Python数据分析最核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn，进行了系统、深入的讲解。课程结合了日月光华爬取的链家网房产成交数据、知乎用户数据、空难数据集、小费数据集、股票数据、小麦数据集、信息卡欺诈数据集等个性化或有代表性的数据，进行了数据分析、数据预处理以及机器学习建模的演示，特别是最后四章，课程使用日月光华的链家数据做了四个机器学习模型： 房产价格趋势预测模型 房产估价模型 房产价格异常预警模型 房产投资前景分类模型

在进行数据处理时，我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证，因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样： 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 本例说明： 本例中用到的数据是高分一号遥感数据，数据格式如下图所示，其中B1-B4四列是波长，TYPE是地物类型，本例中地物一共分为6类，分别用数字1

python 数据分析基础教程 Numpy指南

Python数据分析入门到实战；章节1:第一天：数据分析入门 章节2:第二天：Numpy数据处理库（1） 章节3:第三天：Numpy数据处理库（2） 章节4:第四天：Pandas库数据处理库（1） 章节5:第五天：Pandas数据处理库（2） 章节6:第六天：Pandas数据处理库（3） 章节7:第七天：Pandas数据处理库（4） 章节8:第八天：Pandas数据处理库（5） 章节9:第九天：Matplotlib绘图库（1） 章节10:第十天：Matplotlib绘图库（2） 章节11:第十一天：Matplotlib绘图库（3） 章节12:第十二天：Matplotlib绘图库（4） 章节13:第十三天：Seaborn绘图库 章节14:Pyecharts库 章节15:第十四天：数据分析实战 章节16:第十五天：机器学习（1） 章节17:第十六天：机器学习（2） 章节18:第十七天：机器学习（3） 章节19:第十八天：机器学习（4） 章节20:第十九天：机器学习实战（1） 章节21:第二十天：机器学习项目实战（2）

基于python 3.x和pycharm编写的一个简单数据分析工具，可以实现数据导入、简单统计分析、t检验、卡方检验和相关系数分析等。有数据示例、软件操作手册和源码，源码基本结构在博客里有解释。