本文档适用于对数据进行稽核、记录

大数据成就未来 Python数据分析与应用 推荐教材 /12324549.html 大数据挖掘专家 2 目录 1 numpy 2 pandas 3 matplotlib 4 scikit-learn 大数据挖掘专家 3 NumPy 练习4 平面上有100个点求任意2点间的距离并将其保存 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6

Python数据可视化：2018年电影分析-附件资源

1、数据分组–>频数分布表 环境配置： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔，把数据分为各个范围的组，然后统计出在这个范围内的频数有多少，我没有找到合适的函数，我就自己写了一个函数，类似直方图的工作，这是画水平条形图的数据准备。至于为什么要画水平条形图，当类别太多，使用水平条形图比较简洁，个人看法。下面给出代码，就不解释代码含义了。 def data_count(dataa, r1, r2, step): r = pd.DataFrame(np.random.ra

python代码实现目标检测数据增强 目标检测数据增强 疫情期间在家也要科研，碰上了数据增强，找了很多代码，但是还是没跑通，最后选择了这种处理方式来完成数据增强处理。同时特别感谢csdn上给我提供帮助的大佬们，虽然未曾谋面，但是每一步的学习真的感恩~~ ##项目里需要做一个数据增强预处理试验，由于我用的YOLOv3的pytorch框架，博客找了一圈没有找到内置的代码，最后找到了一篇比较好的数据增强的办法，现在记录下来方便以后查看，其实之前总是碰到一些技术性的问题总没有时间去写博客，我觉得这样非常不好，以后碰到类似的又要去调bug，还是养成随手记录博客的习惯，也可以帮助更多需要的童鞋。我参考的数

主要介绍了详解python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

B树 一棵 2t (t>=2)阶（此处阶数表示每个节点最大的孩子数量）B树是一棵平衡的 2t 路搜索树。它或者是空树，或者是满足下列性质的树： 1、根节点至少有两个子女； 2、每个非根节点所包含的关键字个数j满足：t-1<=j<=2t-1； 3、每个节点都包含了目前节点内key数量+1个孩子指针，叶子节点除外； 4、节点孩子树中的key与当前节点中key的值存在大小关系； 5、所有的叶子节点都位于同一层，其深度为树高。 t=2时的B树也被称为2-3-4树 节点拆分要求当且仅当节点内关键字数量等于（注意是等于）2t-1，拆分时需注意插入新节点后不再检查本节点和父节点是否需要拆分，插入下一个节点时

Apriori算法案例--患者病症1000条数据 具体内容去博客看

用Python仿照C语言来实现线性表的顺序存储结构，供大家参考，具体内容如下 本文所采用的数据结构模板为 《数据结构教程》C语言版，李春葆、尹为民等著。 该篇所涉及到的是线性表的顺序存储结构。 代码： # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'MrHero' class Node(object): """ 线性表的存储结构 和 C 语言中的链式存储结构类似 """ def __init__(self, data=None): self.data = data self.ne

如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型 课程大纲： 章节1： 数据分析与建模的基础知识 章节2： 互联网金融和信贷风控的概述 章节3： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建 章节4： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建（续） 章节5： Logistic Regression（LR）在评分卡模型中的应用 章节6： 模型的验证、监控与调优 章节7： 机器学习模型在信贷风控中的应用二：DNN模型 章节8： 机器学习模型在信贷风控中的应用一：XGBoost模型 章节9： 组合模型在评分卡中的应用 章节10： 评分卡模型（B卡）的开发 章节11： 评分卡模型中的前沿问题一：标签缺失的处理 章节12： 评分卡模型中的前沿问题二：非平衡样本的处理