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在二元问题中，你必须猜测一个示例是否应该归类到特定类别（通常是正类 (1) 和负类 (0)。在本例中，churn 是正类。
本文将解释为什么Savitzky-Golay滤波器能够比移动平均线更好地平滑时间序列数据，并附带Python代码示例。
DT 在运筹学和数据科学领域非常实用，其成功的原因在于它遵循与人类决策过程类似的过程。该过程基于流程图，其中每个节点都会对给定变量进行简单的二元决策，直到我们做...
但我还是支持 Pandas。为什么？如果你不使用它的功能，你的操作可能会寸步难行。Pandas 非常庞大，需要学习的东西很多。
我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库，这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)...
时间序列预测一直是数据科学领域的一个热门研究课题，广泛应用于能源、金融、交通等诸多行业。传统的统计模型如ARIMA、GARCH等因其简单高效而被广泛使用。而近年...
RFM 分析是一种简单而有效的技术，可根据客户的购买行为对其进行细分。它代表最近度、频率和货币价值。通过分析这三个指标，企业可以识别最有价值的客户并相应地制定营...
如果特征数量N较小，可使用穷举搜索尝试所有可能的特征组合，保留使成本/目标函数最小的那个。但当N较大时，穷举搜索就行不通了，因为需尝试的组合数为2^N，这是指数...
Python是一种编程语言，它能够自动管理内存，这让编程变得更加方便。大多数情况下，Python的内存管理工作都很出色。但有时候，Python也需要更好地了解程...
前段时间，首席软件开发工程师Dan Marshall在其帖子中表示：“SandDance是Microsoft Research最受欢迎的数据可视化工具，已经作为...
你可能在随意的 Python 代码中见过这个 @wraps 的东西，你可能想知道这到底是什么？
时间序列数据是按特定时间间隔收集或记录的一系列数据点。比如股票价格、天气数据、销售数据和传感器读数。时间序列预测的目标是使用过去的观察结果来预测未来的值，但由于...
举个例子，使用一个包含每小时电力消耗数据的数据集作为参考。能源消耗数据集通常属于时间序列数据，其最终目的是利用过去的数据来预测未来的消耗量，因此这是一个很好的应...
沃尔玛是美国领先的零售商之一，他们希望能够准确预测销售和需求，因为一些事件和节假日可能会影响每天的销售额。目前，他们有 45 家商店的销售数据，但由于机器学习算...
集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习...
马尔科夫链假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没...
在构建检索增强生成（RAG）管道时，关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择，包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence trans...
我们导入之前安装的lazypredict库，lazypredict里面有两个类，一个用于分类，一个用于回归。
如何从数据分析师华丽转型，成为一名数据科学家？好比“把大象装进冰箱”，成为“数据科学家”仅需简单三步：
Asyncio异步编程的核心思想是让程序在等待I/O操作完成的同时，可以继续执行其他任务，从而提高资源利用率。这就好比一个厨师在炖菜的同时，开始准备沙拉，而不是...
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