课程分享——人人都爱数据科学家！Python数据科学先进实战课程，涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度； 第一章：Python与数据科学应用 第二章：数据搜集实例 第三章：资料清理(I) 第四章：资料清理(II) 第五章：资料探索与资料视觉化 第六章：资料储存实例 第七章：使用机器学习建立数据模型(回归模型) 第八章：使用机器学习建立数据模型(分类模型) 第九章：使用机器学习建立数据模型(验证模型) 第十章：使用机器学习建立数据模型(资料分群) 第十一章：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度) 第十二章：使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

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完整版的 数据结构与算法，英文，豆瓣上高分Python书籍

第一章：数据清洗常用工具1.numpy常用数据结构常用清洗工具：numpy常用数据结构：Numpy常用方法数组访问方法练习（jupyter）代码下面是结果2.Numpy常用数据清洗函数数据的排序数据的搜索练习（jupyter）代码下面是结果3.Pandas常用数据结构series和dataframeseriesdataframe常用方法练习（jupyter）代码下面是结果 1.numpy常用数据结构 常用清洗工具： 目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具 Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效 Pandas提供了大量数据清洗的高效方法 在Python中，尽可能多的

1、公式推导 对幂律分布公式： 对公式两边同时取以10为底的对数： 所以对于幂律公式，对X,Y取对数后，在坐标轴上为线性方程。 2、可视化 从图形上来说，幂律分布及其拟合效果： 对X轴与Y轴取以10为底的对数。效果上就是X轴上1与10，与10与100的距离是一样的。 对XY取双对数后，坐标轴上点可以很好用直线拟合。所以，判定数据是否符合幂律分布，只需要对XY取双对数，判断能否用一个直线很好拟合就行。常见的直线拟合效果评估标准有拟合误差平方和、R平方。 3、代码实现 #!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- import matplo

前些日子学习Python可视化分析的时候，参考的是网上的文档和代码，不少细节文档都没明说，对新手不是很友好，我学习之后对不少代码以个人理解做了详细的注解，希望对大家有所帮助！

Python数据分析与机器学习-Python实现逻辑回归与梯度下降策略

今天小编就为大家分享一篇python数据预处理 :数据共线性处理详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

内容：其中包含2002、2011、2017三年国民经济行业分类和代码的MySQL文件，每一个表的格式如下：例如第一列是“ A0111 ”，那么第二列就是“ 农、林、牧、渔业·农业·谷物及其他作物的种植·谷物的种植 ”，三年的行业代码和分类做了汇总统计，每一个代码分为四级结构，“门类·大类·中类·小类”。 适用人群：需要对数据进行行业维度的清洗和标准化的大数据技术人员。

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