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数据处理
它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务,尤其是在数据科学和机器学习领域中。
double
2024-03-07
97
0
数据处理的 3 个小技巧,都很实用
数据处理
编程算法
html
今天使用的数据集名称:IMDB-Movie-Data,取自 Kaggle,百度网盘下载链接如下:
double
2020-05-08
434
0
#python小例子# 绘制轮播图
敏感数据处理
数据处理
使用pyecharts模块的timeline可按照近10年的时间线轮播2个超市7种水果的柱状图显示:
double
2020-02-12
681
0
5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境
numpy
编程算法
数据处理
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:
double
2019-11-21
405
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数据降维处理:PCA之特征值分解法例子解析
数据处理
机器学习
编程算法
请点击上面公众号,免费订阅。 《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 这两天推送了数据降维,提取主成分的基本概念,矩阵特征值分解法获取数据的主成分的推导过程,有需要的请参考: 机器学习数据预处理:数据降维之PCA 数据预处理:PCA原理推导 今天,拿一个小例子,理解下特征值分解法求主成分的过程。 02 — 特征值分解法求主成分 在数据预处理:PCA原理推导中我们说到,
double
2018-04-02
825
0
数据降维:特征值分解和奇异值分解的实战分析
机器学习
数据处理
编程算法
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 这几天推送了关于机器学习数据预处理之降维算法,介绍了通过降维提取数据的主成分的背景,特征值分解法,奇异值分解法的相关原理。 现在我们再回顾下这些问题,首先,提取主成分的必要性,从数字信号的角度分析,主成分时方差较大,称为信号,而噪声是方差较小的;极限讲,如果100个样本点都汇集成一个点,也就是方差为0,那么不就相当于我们手上有1个
double
2018-04-02
1.5K
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