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深度学习之tensorflow实战篇

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python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件
更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
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2019-02-14
3.6K0
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0
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2019-02-14
1.2K0
R语言函数的含义与用法,实现过程解读
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
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2019-02-13
5.3K0
python下的Pandas中DataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析
  DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。
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2019-01-25
4.2K0
mongodb数据结构与基本操作增删改查整理(二)
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中,数据插入是最基本的操作,在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档; document是文档数据,collection是存放文档数据的集合。 例如:所有用户的信息存放在users集合中,每个用户的信息为一个user文档,插入数据: db.users.insert(user);   如果collection存在,document会添加到collection目录下, 如果collection不
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2018-03-19
1.8K0
随机森林基本原理
基础内容: 这里只是准备简单谈谈基础的内容,主要参考一下别人的文章,对于随机森林与GBDT,有两个地方比较重要,首先是information gain,其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial,与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞,看懂了上面说的两个内容之后的文章才能继续读下去。 决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法,每次分割的时候,都将当前的空间一分为二,
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2018-03-19
7120
igraph软件包创建图和网络(创建邻接矩阵)
一、igraph软件包创建图和网络 igraph 是一个独立的库,底层是 C,上层有 Python 和 R 接口,主要做图和网络方面的计算,附带绘图功能。 调试顶点的大小(参数vertex.size)和顶点标签(参数vertex.label.cex)的大小。 igraph中图的数据结构 igraph中基本的graph structure采用的是EdgeList,所以在igraph中自然而然的允许multiedge的存在,当然它也提供了Adjancency list(对某些算法,大部分算法接受的参数是ed
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2018-03-19
2.6K0
python读取与写入csv EXCEK HDF 文件
一. 数据文件         pd指pandas简称,df指DataFrame对象。 1. csv 读取  pd.read_csv('foo.csv') 写入  df.to_csv('foo.csv') 2. HDF5 读取  pd.read_hdf('foo.h5', 'df') 写入  df.to_hdf('foo.h5', 'df') 3. Excel 读取  pd.read_excel('foo.xlsx', 'sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])
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2018-03-16
2.1K0
2016 CCF大数据与计算智能大赛 开源资料整理
2016 CCF大数据与计算智能大赛 开源资料整理 2016 CCF 大数据与计算智能大赛已经落下帷幕,11个赛题由众多大神包揽奖项,其中有些还在赛后开源了比赛资料,现将目前已知的资料整理如下,供各位同学一起参考学习。若有意公开自己的比赛资料或者发现整理的列表中有遗漏的,可以联系我(金陵书生, netivs@qq.com )补充修订。有问题也可在群里讨论。部分比赛PPT已经放到大数据比赛交流群,请在群文件里查看。 1)O2O 赛题 wepon、天音和charles提供的CCF O2O比赛第一名的全套代码
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2018-03-16
1.1K0
Python--学习旅程5
一、数据结构 Python中存在三种重要的数据结构,即列表、元组和字典,下面将一一介绍这三种数据结构。 列表: 列表是处理一组有序项目的数据结构,每个项目之间用逗号隔开,列表中的项目应该包括在方括号中。一旦创建了列表,就可以往列表中添加、删除和搜索其中的项目。添加项目可以通过append方法实现,删除项目可以通过del函数实现,搜索项目可以使用索引的方法。 例子: In [1]: #定义列表 ...: ls = ['Monday','Tueaday','Wednesday','Thursday','Fri
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2018-03-16
7130
mysql几种存储引擎介绍
前言 在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表,所以表设计的好坏,将直接影响着整个数据库。而在设计表的时候,我们都会关注一个问题,使用什么存储引擎。等一下,存储引擎?什么是存储引擎? 什么是存储引擎? 关系数据库表是用于存储和组织信息的数据结构,可以将表理解为由行和列组成的表格,类似于Excel的电子表格的形式。有的表简单,有的表复杂,有的表根本不用来存储任何长期的数据,有的表读取时非常快,但是插入数据时去很差;而我们在实际开发过程中,就可能需要各种各样的表,不同的表,就意味着存储不同类型的数据,数
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2018-03-16
7040
SPSS Modeler 介绍决策树
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型,分析、解释并讨论模型结构,您将会了解各种决策树演算法及其不同之处,针对不同资料特征选择合适的决策树模型。 引言 随着资讯科技的演进,如何通过方法有效的分析海量数据,并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法,本文将使用 IBM SPSS Modeler 进行实作,介绍决策树 (Decision t
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2018-03-16
1.5K0
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