从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分） 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）
由于工作的需要，经常需要进行可视化展示，除了一些常用的BI工具，我也会使用python对数据进行可视化。
摘要：人工智能作曲APP Amper Music的简单介绍和测评，以及人工智能和机器学习的小科普
本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形：桑基图，这个图形可以说是展现数据流动的利器。
專 欄 ❈ treelake ，Python中文社区专栏作者 项目Github地址： https://github.com/zr777/school-wiki ❈ 简述 我们的目标是做一个校园维基站点，提供校园生活百科的内容服务。 主要需求为 百科的搜索 百科的标签分类 人人皆可参与编辑 界面简洁大方直观 其实有一个很好的技术选型，那就是开源的wikihow 英文、中文，它的UI简洁不失美观，单维基页面的展示很清晰，而且是基于某种markdown语言的人人可修改。不过，它是基于mediaWiki，熟
桑基图(Sankey diagram)，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名，此后便以其名字命名为"桑基图"。
日常处理销售相关的数据时，经常会遇到需要计算 同比、环比、定基比 的问题，计算方法是 「(当期 / 比较期 -1) * 100%」，在 Excel 中使用公式引用进行计算非常方便，其实使用 python 来做相应的计算也是非常简单的，本文就使用 python 来进行操作，计算出想要的结果。
【导语】：今天我们教你用Python画出世界石油分布桑基图，Python技术部分可以直接看第四部分。
《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 昨天实践了一个数据降维的例子，用到了5个二维的样本点，通过特征值分解法，将样本降维为1个维度，这个过程又称为数据压缩，关于这篇文章，请参考： 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 今天来进一步谈谈数据降维，以实现主成分提取的另一种应用非常广泛的方法：奇异值分解法，它和特征值分解法有些相似，但是从某些角度讲，比特征值分解法更强
"MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳，本
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
Jinja2：是 Python 下一个被广泛应用的模板引擎，是由Python实现的模板语言，他的设计思想来源于 Django 的模板引擎，并扩展了其语法和一系列强大的功能，尤其是Flask框架内置的模板语言
小编邀请您，先思考： 1 集成学习是什么？ 2 如何用Python或者R实现集成学习？ 1 集成学习是什么？ 简单来说，集成学习是一种技术框架，其按照不同的思路来组合基础模型，从而达到其利断金的目的。 2 集成学习框架 目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。国内，南京大学的周志华教授对集成学习有很深入的研究，其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/p
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。 也可以视为一种层级网络图，比如展示上一篇文章中的生物信息课程网络图；也可以展示菌群随时间变化的趋势，如3分和30分文章差距在哪里文章所示哈扎人肠道菌群的季节变化规律。 下面将用2个例子，以我们生物信息研讨班涉及的学习框架和课程分配为示例数据，展示如何用常见网络图数据绘制桑基图。 最简单桑基图 第一列为上游，第二列为
数据结构 可变类型与不可变类型（重头戏） 基操： 可变类型：[], {} # 可增删改 查 不可变类型: int float str () # 无法增删改， 只可查 升操： + 与 += 的区别： 也许很多人会说 + 和 += 是完全等价的，或者知道区别，但也说不出个所以然 看我操作：（忽略Python小整数池的内存固定分配问题） +:
如果一个集合中的元素是字符串，copy之后则是两个互不相干的新集合，内存地址也不一样，修改任意一个另一个不会做出改变
在这里，可以将样本绘制在下方（请注意，第一个变量在上方的y轴上，在下方的x轴上），蓝色点 等于1，红色点等于0，
告别枯燥，通过学习有趣的小例子，扎实而系统的入门Python，从菜鸟到大师，个人觉得这是很靠谱的一种方法。通过一个又一个的小例子，真正领悟Python之强大，之简洁，真正做到高效使用Python.
基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。它是根据洛伦兹曲线找出了判断分配平等程度的指标（如下图）。
我们之前讲了路径分析中的三种方法，今天我们来基于SQL和Python，实际操作一下，绘制图片，直观的找到用户的路径。
函数在编程中的作用无需小编多说，无论是哪一种语言，代码敲起来必然少不了函数，函数在使用中的过程中其需要注意的语法错误也不是特多。
好吧，我们开始提笔绘制走起，绘制桑基图工具包还挺多，不仅从最高端的JS库(D3、Ecgarts、highlight)到主流的数据科学编程工具（R、Python等）亦或者人人都能上手的自助式BI工具（PowerBI、Tableau等）都可以胜任此项工作。
房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？
本文从单棵决策树讲起，然后逐步解释了随机森林的工作原理，并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。
如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。
作为编程语言，所支持的数据类型是进行后续处理工作的基石。像整数、浮点数、逻辑值、字符与字符串这几种基础的数据类型各种编程语言里都是必备，当然在处理上有一些差别，例如C/C++等编程语言中就要求用户必须先声明数据类型，而像python等编程语言中则对声明数据类型没有那么严格的要求，可以声明也可以不声明，编译器会根据赋值自动判断。除了基础的数据类型，不同编程语言往往还会有一些自己特有的数据类型，虽是特有的，但在其他编程中也可以找到替代类型。比如Python中的Dictionary数据类型，在matlab中就没有这样的数据类型，那有没有可以替代方法呢，当然是有的，咱们可用matlab的cell或struct来替代。
最近日常逛逛技术平台，偶然间发现了一个非常牛逼的可视化学习网站。东哥之前在公众号和技术群里也推荐过一些，但和这个相比我觉得真是太逊色了。
Python是非常适合用于数据分析的，除了Python代码简单以外，Python还有非常多的第三方库，对于数据分析有很大帮助，今天我们就介绍一下Python进行数据分析的神器——pandas。
评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。 更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》 覆盖率 如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想推荐的商品池子，由于大部分电商都有一些脏数据或者自己定义了
xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型，基模型一般选择树模型，但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。
返回一个对象的“身份”。这是一个整数，它在其生命周期中保证对这个对象唯一且恒定。两 个非重叠生命期的对象可能具有相同的id() 值。 CPython实现细节：这是内存中对象的地址。
对于很多产品来说，分析用户行为都是非常重要的。用户分析能推动产品的迭代，为精准营销提供一些定制化服务，驱动我们做一些产品上的决策。常用的用户专题分析方法，包括用户分群、留存分析、转化分析、行为路径分析和事件分析、用户画像、用户增长等。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 任务 给定微博ID和微博内容，设计算法对微博内容进行情绪识别，判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。 全部 代码 ,方案详情 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 情绪识别 即可获取。 A榜第二,B榜第一方案 1.数据处理 我们把数据编码转换为utf-8，把所有英文标点符号转换为中文标点符号，繁体转换为简体。把数据划分为5折。 使用训练集、测试集和90万条语料训练GloVe词向量，在分词阶段把
os.removedirs(dn)：递归删除目录，指定最后一级目录开始删除（只能删除空目录）
来源：Analytics Vidhya 编译：Bot 编者按：通常，我们会把基于树形结构的学习算法认为是最好的、最常用的监督学习方法之一。树能使我们的预测模型集高精度、高稳定性和易解释于一身，与线性模型不同，它能更好地映射非线性关系，适用于解决分类或回归等任何问题。 谈及基于树的学习算法，决策树、随机森林、gradient boosting等是现在被广泛应用于各种数据科学问题的一些方法。本文旨在帮助初学者从头开始学习基于树形结构进行建模，虽然没有机器学习知识要求，但仍假设读者具备一定的R语言或Python基
1，首先我们肯定要在Pycharm里建立一个新项目，有两个选项，一个建立新的虚拟的环境，一个基于已有的环境
本教程介绍了用于分类的决策树，即分类树，包括分类树的结构，分类树如何进行预测，使用scikit-learn构造分类树，以及超参数的调整。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队 | 李亚楠，魏子敏 美国当地时间本周二，维基解密称他们获取到了8761份来自美国中央情报局（下称CIA）的文件。这些文件透露了美国政府的强大黑客工具可以通过监控数十亿人的日常电子设备来窥探大家的隐私，电视、智能手机甚至杀毒软件都有可能受到CIA的黑客入侵。一旦入侵后，他们能够获取你的声音、图像和短信信息，甚至是经过加密软件处理的聊天内容。 据维基解密所说，这些数据代号为Vault 7，文件日期介于2013年和2016年之间，据说是已公布的相关CIA最大规模的机密文
感谢 Scikit-Learn 这样的库，让我们现在可以非常轻松地使用 Python 实现任何机器学习算法。事实上操作起来很简单，我们往往无需了解任何有关模型内部工作方式的任何知识就能使用它。尽管我们并不需要理解所有细节，但了解一些有关模型训练和预测方式的思路仍然会有很大的帮助。这使得我们可以在模型表现不如预期时对模型进行诊断，或解释我们的模型做决策的方式——这能帮助我们说服他人使用我们的模型。
首先我来简单说一下我是怎么发现这个问题的。事实上，我有 100 种方法发现这个问题，而你却无能为力~！下面我来列举一种比较简单的方法。学过 Python 的都知道运算符（//）表示整除，运算符（%）表示求余，整除和求余同样也可以用于浮点数，逻辑和两个整数整除和求余一样。然而，在两个浮点数进行求余和整除的过程中可能出现意外，下面来看例子。
这是一幅别人文章里的图，大致的意思就是左边和右边之间的联系，最大的作用就是看着舒服，至于看的清不清楚我是真不知道。
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。微信搜索公众号Java学术趴联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：这个社会是存在不公平的，不要抱怨，因为没有用！人总是在反省中进步的！ 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴。今天给大家分享一下Python中的多态。第十四章
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 递归函数 ---- Python 递归函数 1.引入 2.斐波那契数列 ---- 1.引入 递归是一种广泛应用算法。它能够把一个大型复杂的问题转化为一个与原问题相似的较小规模的问题来求解，用非常简洁的方法来解决重要问题。就像一个人站在装满镜子的房间中，看到的影像就是递归的结果。递归在数学和计算机应
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考资料： （从文件读取数据到数组）https://blog.csdn.net/gaochen1412771148/article/details/
桑基图作为相对复杂的图表种类，平时很少用到，不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄，另一方面则是制作难度相对较大，门槛较高。 不过针对第一个问题，如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息，那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比，最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释： 桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量
现在写代码的门槛非常低了，少儿都开始编程了，但从代码的风格一眼看出编码水平。是的，写代码是容易的，写出易读的代码也是容易的，但写出易读、优雅、高效的代码则需要经验的积累。今天分享 10 个技巧帮你写出更优雅、更符号 Pythonic 风格的代码。
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
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