数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https...www.cnblogs.com/xiximayou/p/12489069.html 使用预训练的resnet18模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12516735
一、提出问题 本案例来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，为了探讨电影数据可视化，为电影的制作提供数据支持，主要研究以下几个问题： 电影类型如何随着时间的推移发生变化的...2、选取子集 由于数据集中包含的信息过多，其中部分数据并不是我们研究的重点，所以从中选取我们需要的数据： ?...3、缺失值处理 通过上面的数据集信息可以知道：整个数据集缺失的数据比较少 其中release_date（首次上映日期）缺失1个数据，runtime（电影时长）缺失2个数据，可以通过网上查询补齐这个数据...1、查看 Universal Pictures和Paramount Pictures两家影视公司电影发行的数量 先对production_companies列数据进行处理： ?...问题四：改编电影和原创电影的对比情况如何？ 对keywords列数据处理： ? 描绘柱状图，对改编电影与原创电影在预算、收入及利润三方面进行比较： ?
对该数据集的事务进行聚集的一种方法是，用一个商店的事务替换该商店的所有事务。这把每天出现在一个商店的成百上千个事务记录归约成单个日事务，而每天的数据对象的个数减少为商店的个数。 ?...▲表2.4 包含顾客购买信息的数据集 在这里，一个显而易见的问题是如何创建聚集事务，即在创建代表单个商店或日期的聚集事务时，如何合并所有记录的每个属性的值。...首先，数据归约导致的较小数据集需要较少的内存和处理时间，因此可以使用开销更大的数据挖掘算法。 其次，通过高层而不是低层数据视图，聚集起到了范围或标度转换的作用。...在前面的例子中，在商店位置和月份上的聚集给出数据按月、按商店，而不是按天、按商品的视图。 最后，对象或属性群的行为通常比单个对象或属性的行为更加稳定。...统计学家使用抽样的原因是获取感兴趣的整个数据集的代价太高并且太费时间，而数据挖掘人员进行抽样，通常是因为处理所有数据所需的内存或时间方面的计算成本太高。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...可以通过如下代码进行设置： pd.set_option('display.max_rows', 500) 读取数据集 导入数据是开始的第一步，使用pandas可以很方便的读取excel数据或者csv数据...如果读取的文件没有列名，需要在程序中设置header，举例如下： pd.read_csv("Soils.csv",header=None) 如果碰巧数据集中有日期时间类型的列，那么就需要在括号内设置参数...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。
足够区分算法之间的（精度）差异 建立单一的评估指标，并通过不断迭代以优化和满足之 初始化 val & test 数据并建立 metrics，但要逐渐完善它 快速建立系统并迭代而不是一开始精心准备“完美”...eyeball 集应该大到让你了解主要的错误类别（所以必须随机） 偏差和方差：对训练集的拟合程度和在测试集上的表现 过拟合和欠拟合 对比最优错误率（贝叶斯错误率，如以人为基准的系统）/进行偏差&方差分解...对训练集的错误分析：如何提升模型的表现/拟合能力（通过改进输入） 减小方差的方法：增加数据，正则化，早停，特征选择，减少模型规模（慎用），基于错误分析改善输入（同上），修改模型架构（同上） 方差&偏差诊断...：人类标签容易获取数据，可以利用人类的直觉/知识，以人类的性能去评估最优错误率和设置期望 计算机超过人类的任务的特点：难以获得标签，人类的直觉/知识不管用，难以获得最佳错误率和合理的期望错误率 如何定义人类的表现...可设定四个数据集用于评估：训练集，训练子集，开发集，验证集。后两者应来自相同分布，用于评估泛化能力。
注意，在read_cvs行中，包含了一个parse_dates参数，以指示“Transaction Date”列是日期时间类型的数据，这将使以后的处理更容易。...现在，你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时，后台是怎么运作的。...在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。...图13 应用操作 一旦有了拆分数据集，就可以轻松地对数据子集应用操作。要计算“Fee/Interest Charge”组的总开支，可以简单地将“Debit”列相加。...然而，.loc方法一次只执行一个操作，而groupby方法自动对每个组应用相同的操作。 图15 如果我们要使用.loc方法复制split&apply过程，如下所示。
这主要是因为它提供了大量的数据，几乎涵盖了您可能想知道的有关访问者如何与您的网站互动的所有信息。 但是，只有从数据中提炼出可操作的结论，它才对业务有用。...这个群体类型在为数据提供上下文方面非常有用。 分析特定的细分，而不是整体受众，可以让营销人员更清楚地了解是什么为你的企业带来了大客户。...毕竟，如果群体按天分解，一周的日期范围可能会提供大量数据，但也需要为更大的群体选择更大的日期范围。 因此，这是访问网站上特定群体的数据的基本过程。 但这些信息又如何有价值？...按获取日期查看每个用户的交易可以显示用户进行购买所需的平均时间 例如，在以下报告中，购买在获取日期后五天飙升。 ? 当然，重要的是要考虑是什么因素导致了这种高峰，例如促销或再营销活动。...5.为最重要的群体保存报告 如果您计划经常使用同期群分析功能，则保存报告是节省时间的绝佳方法。 它还可以确保营销人员始终查看相同的数据集，这样就不会因为报表中的设置略有不同而得出任何不准确的结论。
离散傅立叶变换(DFT)：将一维有序线性数据变换到频域中以进行可视化和进一步分析。 多个数据集（最多 500 万个点）：同时从许多不同的数据集创建和显示绘图。...数据输入 通用文本加载器：扫描标题、变量和数据的 ASCII 数据文件，设置过滤器，并预览处理后的数据。 输入的子集数据：读取变量、数据块和数据点的子集以加速绘图。...自定义数据读取器： 使用 Tecplot 附加开发工具包为您的专有文件格式创建数据加载器。 辅助数据：将补充信息（名称/值对）附加到数据集、框架或区域。...线图、2D、3D 和极坐标图 时间和日期：在任何轴上显示时间和日期。 XY 功能：创建散点图、折线图、条形图、半对数图、对数对数图、误差条形图、样条曲线、曲线拟合等。配置刻度线、符号、图例等。...按变量着色。 极坐标图功能：创建极坐标线图 (r, theta)。以弧度、度或任意单位配置角度。在线性或对数半径之间进行选择。 边：显示 2D 和 3D 表面和体积上数据段的边。配置颜色和线型。
数据 为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。...重要的是分组，然后按日期时间计数。...代替由点按时间顺序连接的点，我们有了某种奇怪的“ z”符号。 运行中的go.Scatter（）图，但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...这个小问题可能会令人沮丧，因为使用px，图形可以按您期望的方式运行，而无需进行任何调整，但go并非如此。要解决该问题，只需确保按日期对数组进行排序，以使其按某种逻辑顺序绘制和连接点。...在本节中，让我们切换到一个样本数据集，该数据集有几百条记录和两个类别(a、b)，它们跨越了几年时间。
，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。...”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型： ''' 定义函数：分割销售日期，提取销售日期...timeSer #获取“销售时间”这一列 timeSer = dataDF.loc[:,'销售时间'] #对字符串进行分割，提取销售日期 dateSer = splitSaletime(timeSer...其中by:表示按哪一列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列 #数据排序 dataDF = dataDF.sort_values(by='销售时间
当你在自己的项目中使用自己的数据集时，你将得不到这种反馈 — 我们只需要知道我们有良好的有效技术来可靠地构建基线模型。 机器学习应该帮助我们理解数据集，而不仅仅是对其进行预测 [15:36]。...换句话说，让我们保留全部 389,125 条记录，如果我们想加快速度，每次选择一个不同的 30,000 子集。因此，而不是对整个行集进行自助抽样，只需随机抽取数据的一个子集。...当您处理大型数据集时，很多时候最慢的部分是读取和写入 RAM，而不是 CPU 操作。...此外，我们希望使用最近日期的验证集，而不是随机的。...即使对于 Jeremy 来说，这些验证集也是非常丰富的。当你开始了解它们是什么时，你将开始知道如何在进行时检查它们。你应该假设你按下的每个按钮都会按错按钮。只要你有一种找出来的方法就可以。
你的目标不是真的要「学习 Pandas」。了解如何在库中执行运算是很有用的，但这和你在实际数据分析中需要用到的 Pandas 知识并不一样。...当你阅读文档时，写下（而不是复制）代码，并且在笔记本中执行。在执行代码的过程中，请探索这些操作，并尝试探索使用它们的新方法。...在学习这两个部分之后，你应该能了解一个 DataFrame 和一个 Series 的组件，也能明白如何从数据中选择不同的子集。...后按下 tab，获得 200+ 有效对象列表 官方文档的主要缺点 虽然官方文档描述得非常详尽，但它并不能很好地指导如何正确使用真实数据进行数据分析。所有数据都是人为设计或者随机生成的。.../日期功能 时间差 分类数据 计算工具 多重索引/高级索引 上述顺序与文档主页左侧的顺序明显不同，其中涵盖了我认为最重要的主题。
在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。...维度规约的主要手段是属性子集选择，属性子集选择通过删除不相关或冗余的属性，从原有数据集中选出一个有代表性的样本子集，使样本子集的分布尽可能地接近所有数据集的分布。...降采样常见于时间序列类型的数据。假设现有一组按日统计的包含开盘价、收盘价等信息的股票数据（非真实数据），该组数据的采集频率由每天采集一次变为每7天采集一次。...左表是按天采集的一个月股票数据，右表是按7天采集的一个月股票数据，且每行数据对应左表相同周期内数据的平均值。...对象必须具有类似日期时间的索引(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)，或者调用方必须将类似日期时间的系列/索引的标签传递给on/level关键字参数。
例如更想得到某个月的销售汇总，而不是某天的数据。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。...通常在基本维度表装载数据后，进行包含其行子集的子维度表的数据装载。...我们期望在每个事实表中设置日期维度，因为总是希望按照时间来分析业务情况。在事务型事实表中，主要的日期列是事务日期，如订单日期。有时会发现其它日期也可能与每个事实关联，如订单事务的请求交付日期。...而数据库视图，则是按照事实表需要引用维度表的次数，建立相同数量的视图。我们先修改销售订单数据库模式，添加一个请求交付日期字段，并对Kettle ETL作业做相应的修改。...后面是三个分组步骤，先按product_category分组，然后分别按年、年-季度、年-季度-月分组，对order_amount求和，对dt求最小值，步骤的分组与聚合设置如图8-12所示。
细心的读者会发现，下面代码中的开方运算并不是必须的，删除可以进一步加快速度把时间再缩短几秒钟，但与我们的目标还有很大距离。...接下来我们考虑采用分治法，时间复杂度可以达到O(nlogn)，核心思路为：1）对所有点按x坐标升序排列，x坐标相同的按y坐标升序排列；2）按x坐标把原始点集左右等分为两个子集，分别寻找两个子集内部距离最小的点对...，取二者中最小的一个；3）检查左右两个点集之间的点是否有距离更小的，也就是一个点属于左侧点集另一个点属于右侧点集，但二者之间距离更小；4）对左右两个子集重复上面的操作。...下面的代码在实现算法时又进行了一些优化，例如计算左右点集之间的最小距离时，只考虑了有可能构成更短距离的点，也就是左右两个子集边界附近的点。...通过这样的改进，甚至可以使得时间复杂度接近于O(n)，也会深刻理解一个问题，数据结构是算法的基础，脱离了数据结构的支撑，算法就是空中楼阁。 最后，填写几行代码来测试和比较一下几种方法的效率。
例如，在连接到SQL Server数据库时，使用 SQL Server 连接器而不是 ODBC 连接器不仅为你提供了更好的获取数据体验，而且SQL Server连接器还提供可改善体验和性能的功能，例如查询折叠...还可以利用特定于类型的筛选器，例如日期、日期时间甚至日期时区列 的上 一个筛选器。...这些特定于类型的筛选器可帮助你创建动态筛选器，该筛选器将始终检索前 x 秒、分钟、小时、天、周、月、季度或年份中的数据，如下图所示。 备注若要详细了解如何基于列中的值筛选数据，请参阅 按值筛选。...这有助于最大程度地减少每次向查询添加新步骤时等待预览呈现的时间。临时处理数据子集如果在Power Query 编辑器中向查询添加新步骤很慢，请考虑先执行“保留第一行”操作并限制要处理的行数。...使用正确的数据类型Power Query中的一些功能与所选列的数据类型相关。 例如，选择日期列时，“添加列”菜单中的“日期和时间”列组下的可用选项将可用。 但如果列没有数据类型集，则这些选项将灰显。
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...使用order()函数对一个数据框进行排序，默认为升序，如果需要降续使用“-”即可。...按照gender正序，其中年龄倒序 leadership[order(gender, -age),] 4.9 数据集的合并 使用merge()函数对两个数据框进行联结（内联结），例： total <-...(A,B) 如果两个数据框拥有相同的变量，则可以在行上进行合并，使用rbind()： total <- rbind(dataframeA,dataframeB) 4.10 数据集取子集 4.10.1 选入
它只是对返回的行进行编号，它既不对应rowwid也不对应%VID。行号列标题名是#。默认是显示行号。所有这些选项都是用户自定义的。...如果选择的字段是日期、时间、时间戳或%List编码的字段，则显示的值取决于显示模式。...点击查询和结果切换使可以显示或隐藏文本或查询结果集的查询,查询结果集显示包含名称空间的名字,结果集的数据行数,一个时间戳,缓存的查询名称。...(注意，时间戳是调用Print查询窗口的时间，而不是执行查询的时间。) “打印查询”按钮用于打印查询窗口的屏幕截图。...从Show History列表中执行SQL语句将更新其执行时间(本地日期和时间戳)，并增加其计数(执行次数)。可以过滤Show History列表，如下所示:在过滤框中指定一个字符串，然后按Tab键。
默认情况下，【按分隔符拆分列】功能会将数据将分成几列。需要在这里重新选择默认选项，强制 Power Query 将数据拆分成行而不是拆分成列。 【使用特殊字符进行拆分】的选项被选中（由于换行的存在）。...当然，如果有六年的数据，会有六个不同年份的一月份结果，这可能是或者也可能不是用户想要的数据结果。 将数据集筛选到【最早】的日期，只筛选与所选列中最早的日期相匹配的行。...那么，在这种情况下，如何筛选才能只得到 2021 年的日期？一种方法是使用【介于】过滤器。 筛选 “Date” 列，【日期筛选器】【且】。 按如图 7-26 所示，设置筛选器。...然后，按日期对数据进行升序排序，但将其作为 “State” 的一个子排序。换句话说，这些排序需要相互叠加，而不是相互取代。 做到这一点的步骤如下所示。...现在已经配置好了数据分组方式，接下来看看如何对数据进行聚合。默认情况下，Power Query 会通过计算表的行数对所选的字段进行计数。
数据集描述 医生数据集doctor 医生编号是唯一的，名称会存在重复 医疗项目数据projects 病例编号是唯一的，注意这个日期编号不是真正的日期。...日期数据date 这里的日期编号对应医疗项目数据中的日期编号 科室数据集Department 维度表 采购成本事实表Purchase costs 事实表，缺乏采购成本唯一编号 分析思路...数据处理power query 打开数据 打开 病例分析报告.xlsx 文件，选择5个工作簿，点击转换数据可以进入power query界面 处理日期数据集 Date 注意各个表之间的字段类型...数据建模 power pivot 查看默认的建模 管理关系 点击管理关系 把日期date和采购成本purchase costs的关系由默认的1对1修改为1对N， 勾选 此时的关系如下...： 创建病历报表 创建病历表 修改交替行，修改字体大小 构建时间切片器 设置时间切片器样式 构建医生切片器 设置医生切片器样式 创建科室切片器 >修改切片器样式
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