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用 SHAP 可视化解释机器学习模型实用指南(下)

SHAP(Shapley Additive exPlanations) 使用来自博弈论及其相关扩展的经典 Shapley value将最佳信用分配与局部解释联系...

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一文解读时间序列基本概念

大家对时间序列知多少?何为时间序列、时间序列分析、时间序列分解、时间序列预测,以及时间序列预测都有哪些方法?

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Pandas进阶|数据透视表与逆透视

数据透视表将每一列数据作为输入,输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中,数据透视表使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习p...

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手把手教你用Python爬取某网小说数据,并进行可视化分析

网络文学是以互联网为展示平台和传播媒介,借助相关互联网手段来表现文学作品及含有一部分文字作品的网络技术产品,在当前成为一种新兴的文学现象,并快速兴起,各种网络小...

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用 Python 实现基于北向资金的择时买入卖出策略

最近自己一直在学习理财相关的东西,所以后面一段时间,可能会多分享一些这方面的学习笔记

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全网首发!你没玩过的pygame小游戏开发「马赛逻辑」

Python除了不能帮你生孩子,还真无所不能!今天给大家带来一个很有意思的python小游戏开发,文末提供源码,一起学习呀~

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超级赞!N个神经网络可视化利器

使用Latex绘制神经网络。传送门:https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

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一个企业级数据挖掘实战项目|客户细分模型(下)

本次实战项目共分为上下两部分,上篇《一个企业级数据挖掘实战项目|客户细分模型(上)》包括数据探索性数据分析,缺失值等处理,各个关键变量的分析。最后通过聚类方法,...

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Pandas 表格样式设置指南,看这一篇就够了!

这离不开pandas、numpy、sklearn、TensorFlow、PyTorch等数据科学包,尤其是 Pandas,几乎是每一个从事Python数据科学相...

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特征选择与特征提取最全总结

在上篇特征选择与提取最全总结之过滤法中已经介绍了特征选择的其中一大方法--过滤法。本篇将继续介绍特征选择与特征提取方法,其主要内容如下所示。

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特征选择与提取最全总结之过滤法

特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节,一般而言,它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。

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一个企业级数据挖掘实战项目|教育数据挖掘

本案例数据集来自Balochistan的6000名学生。其基本情况:一共13个字段,其中RESULT为结果标签;

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数据挖掘中常用的基本降维思路及方法总结

根据一定的规则和经验,直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程,用选择的维度代替所有维度。优势是既能满足后续数据处理和建模要求,又能保留维度原本的业务含...

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总结了50道必备的Python面试题(附答案)

近期又是高考成绩出炉日,又是高校学生毕业季,同学们终于可以在这个暑期躺平了。可这跟我(一位职场老鸟)有什么关系。。。不还得继续搬砖~

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一文学会设置 Jupyter 主题与目录

前两天因为某些原因,云朵君重装系统了,发现以前的一些设置都没有了,因为一些习惯,还是想恢复下以前的一些设置,如设置Jupyter notebook 的主题,设置...

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分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目

使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库

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一个企业级数据挖掘实战项目|客户细分模型(上)

客户细分模型是将整体会员划分为不同的细分群体或类别,然后基于细分群体做管理、营销和关怀。客户细分模型常用于整体会员的宏观性分析以及探索性分析,通过细分建立初步认...

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图解机器学习中的 12 种交叉验证技术

今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些,用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。

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机器学习 | 一元回归模型Python实战案例

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