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这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站,记录一下,后期也会不定期添加:   1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C…
虚拟环境:   虚拟环境是用于创建独立的python环境,允许我们使用不同的python模块和版本,而不混淆.   让我们了解一下产品研发过程中虚拟环境的必要性,在python项目中,显然经常要使用不同的python库(包装器)来完成工作,但结局并不总是圆满的,大部分时候,我们会面临着诸如python应用无法在新的机器(操作系统)上运行的环境问题,这是新机器上Python库的依赖问题导致的.为了更好的理解,设想在开发python应用的过程当中,我们使用了python pandas(python的…
-----------------------------2017.8.9--------------------------------- 先占个坑 在接下来的一个半月里(即从现在到十一) 我将结合本次数学建模培训 把Python的科学计算算法做一个汇总 并以此整理出一套Python数据挖掘/机器学习学习的路线和方法 敬请期待... ------------------------------2017.8.10------------------------------ 建模方法: 1.微分方…
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…
[Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍[Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍[Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化[Python数据挖掘课程]四.决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析[Python数据挖掘课程]五.线性回归知识及预测糖尿病实例[Python数据挖掘课程]六.Numpy.Pandas和Matplotlib包基础知识[Python数据挖掘课程]七.PCA降维操作及subplot子图绘制[Py…
Python数据挖掘——数据预处理 数据预处理 数据质量 准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 数据集成 数据归约 维归约 数值归约 数据变换 规范化 数据离散化 概念分层产生 数据清理(试图填充缺失的值,光滑噪声并识别离群点,纠正数据的不一致) 缺失值 忽略元组 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值 使用属性的中心度量(均值/中位数)填充缺失值 使用与给定元组属于同一类的所有样本的均值/中位数 使用最可能的值 填充缺失值 注:某些情况,缺失值并…
Python数据挖掘——数据概述 数据集由数据对象组成: 数据的基本统计描述 中心趋势度量 均值 中位数 众数 中列数 数据集的最大值和最小值的平均 度量数据分布 极差 最大值与最小值的差 四分位数 方差 四分位数极差 数据基本统计描述的图形显示 一元分布 分位数图 分位数-分位数图(q-q图) 直方图 二元分布 散点图 数据可视化 1.基于像素的可视化技术 2.几何投影可视化技术 3.基于图符的可视化技术 4.层次可视化技术 度量数据的相似性和相异性 相似 和相异 都称 邻近性 如果不相似,则…
Python数据挖掘——基础知识 数据挖掘又称从数据中 挖掘知识.知识提取.数据/模式分析 即为:从数据中发现知识的过程 1.数据清理 (消除噪声,删除不一致数据) 2.数据集成 (多种数据源 组合在一起) 3.数据选择 (从数据库中提取和分析任务相关的数据) 4.数据变换 (通过汇总或聚焦操作,把数据变换和统一成适合挖掘的形式) 5.数据挖掘 (基本步骤,使用智能化方法提取数据) 6.模式评估 (根据某种兴趣度量,识别代表知识的真正的有趣模式) 7.知识表示 (使用可视化和知识表示技术,向用户…
Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都…
文本挖掘概要 搞什么的? 从大量文本数据中,抽取出有价值的知识,并且利用这些知识更好的组织信息的过程. 目的是什么? 把文本信息转化为人们可利用的知识. 举例来说,下面的图表利用文本挖掘技术对库克iphoneX 发布会的内容进行分析,得出此次发布会报告中的几个常青词汇.词频的趋势变化情况. (一)语料库(Corpus) 在python中,如何根据以往的文档文件搭建一个语料库? 1.什么是语料库 语料库是我们要分析的所有文档的集合. 在日常工作中我们对文章的管理,先是一篇篇的文章不断的积累,我们存…