01 引入依赖 算法相关依赖 02 获取数据 03 生成df 04 重命名列 05 增加列 06 缺失值处理 07 独热编码 08 替换值 09 删除列 10 数据筛选 11...
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为了做数据处理和分析，我写了这篇Pandas常用操作大全 -
R语言--ELM极限学习机（elmNNRcpp包）极限学习机(Extreme Learning Machine) 具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。本文利用elmNNRcpp包...
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sklearn实践之分类+聚类
使用scikit-learn构建模型实训（wine数据集、wine_quality数据） 任务： 实训1 使用 sklearn处理wine和wine_quality数据集 实...
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sklearn学习之回归本文实例讲述Python使用sklearn实现的各种回归算法。 使用sklearn做各种回归 基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、G...
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[源码和文档分享]python数据分析（6）——挖掘建模（1）分类与预测
经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。 分类与预测问题是预测问题的两种主...
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数据分析建模BaseLine（Pyhon线性回归_汽车价格预测）
在进行一个数据分析案例时，都是一些散落的点儿，东做一点西做一点儿，思路不特别清晰。结合网上的学习，对照采用线性回归进行汽车价格预测这一案例，结合自己的理解，搭建了一个分析的框...
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随机森林算法入门(python)翻译自：http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html 昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件，感觉作为介...
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相信我，你绝对无法体会那种写 Python 时不用 import 的幸福！
在写 Python 程序的时候，我们需要依赖一些库，所以一开始我们总是： import xxx as xxxfrom xxx import xxx 我们有时候写着写着发现需要...
