一.分类和回归 回归分析研究的范围大致如下: 1.逻辑回归 #逻辑回归 自动建模 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 data = pd.read_excel('data/bankloan.xls') x = data.iloc…

四.关联规则 Apriori算法代码(被调函数部分没怎么看懂) from __future__ import print_function import pandas as pd #自定义连接函数,用于实现L_{k-1}到C_k的连接 def connect_string(x, ms): x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x)) l = len(x[0]) r = [] for i in range(len(x)): for j in rang…

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 1.数据获取 2.数据预处理  1.筛选有效问卷(根据表8-6的标准) 共发放1253份问卷,其中有效问卷数为930  2.属性规约 3.数据变换 ''' 聚类离散化,最后的result的格式为: 1 2 3 4 A 0 0.178698 0.257724 0.351843 An 240 356.000000 281.000000 53.000000 即(0, 0.178698]有240个,(0.178698, 0.257724]有356个,依此类推. '…

一.背景与挖掘目标 相关背景自查 二.分析方法与过程 1.EDA(探索性数据分析) 1.分布分析 2.周期性分析 2.数据预处理 1.数据清洗 过滤非居民用电数据,过滤节假日用电数据(节假日用电量明显低于工作日)  2.缺失值处理 #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 data = pd.read_excel('data/missing_dat…

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型(最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Monetary) 1.EDA(探索性数据分析) #对数据进行基本的探索 import pandas as pd data = pd.read_csv('data/air_data.csv', encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码) explore = data.descri…

数据预处理主要包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,处理过程如图所示. 一.数据清洗 1.缺失值处理:删除.插补.不处理 ## 拉格朗日插值代码(使用缺失值前后各5个未缺失的数据建模) import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = '../tmp…

<Python数据分析与挖掘实战>的数据和代码,可从“泰迪杯”竞赛网站(http://www.tipdm.org/tj/661.jhtml)下载获得 1.Python数据结构 2.Numpy数组 import numpy as np #一般以np作为numpy的别名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) #创建数组 print(a) #输出数组 print(a[:3]) #引用前三个数字(切片) print(a.min()) #输出a的最小值 a.sort() #将a的元素从小…

1.缺失值处理:删除.插补.不处理 2.离群点分析:简单统计量分析.3σ原则(数据服从正态分布).箱型图(最好用) 离群点(异常值)定义为小于QL-1.5IQR或大于Qu+1.5IQR import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 import matplot…

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (柒) 第七章 3D建模与仿真 urdf Gazebo V-Rep Webots Morse 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 提供ROS接口的3D软件比较多,本章以最典型的Gazebo介绍为主,从Player/Stage/Gazebo发展而来,现在独立的机器人仿真开发环境,目前2016年最新版本Gazebo7.1配合ROS(kinetic)使用. 补充内容:http://blo…

Python语言的崛起让大家对web.爬虫.数据分析.数据挖掘等十分感兴趣.数据挖掘就业前景怎么样?关于这个问题的回答,大家首先要知道什么是数据挖掘.所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的.先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程. 2019年Python数据挖掘就业前景前瞻数据挖掘基于人工智能.机器学习.模式识别.统计学.数据库.可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策.那么当今社会,数据挖掘…