1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

dst_temp.last ;//最后一条dst_temp.first ;//第一条dst_temp.next ;//下一条dst_temp.prior;//上一条

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题 什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据

泰坦里克号预测生还人口问题 泰坦尼克号问题背景 - 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇#### 的数量有限,无法人人都有,副船长发话了lady and kid first!,所以是否获救其实并非随机,而是基#### 于一些背景有rank先后的. - 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况. 一.数据预处理 import pandas as pd #数据分析 import nu

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32

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SAS进阶<深入解析SAS>之对多数据集的处理 1. 数据集的纵向串接: 数据集的纵向串接指的是,将两个或者多个数据集首尾相连,形成一个新的数据集. 据集的横向合并: 数据集的横向合并,指的是将两个或者多个数据集根据某种原则横向合并起来,形成新的数据集. 2. 数据集的纵向串接两种方法:1)使用SAS DATA步的SET语句.2)使用SAS过程步的APPEND过程. 2.1. 使用SET步纵向串接形式如下: DATA 新数据集; SET 数据集1 数据集2 <数据集3 数据集4 ...&

Kaggle Kaggle是一个数据科学家共享数据.交换思想和比赛的平台.人们通常认为Kaggle不适合初学者,或者它学习路线较为坎坷. 没有错.它们确实给那些像你我一样刚刚起步的人带来了挑战.作为一个(初级)数据科学家,我忍不住要在Kaggle上搜索有趣的数据集来开始我的旅程.我了解了泰坦尼克号数据集. 泰坦尼克号 数据集包含泰坦尼克号上乘客的信息. 我使用Python来可视化和理解更多关于数据集的信息.我用scikit-learn训练了一组分类器来预测一个人的生存几率.然后使用pickle保

Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法.是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法.关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为"购物蓝分析"很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒".故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

前言 前几篇,老玩家绕道即可,新手晚上闲着也是蛋疼,不如把命令敲一边,这样你就会对MongoDB有一定的掌握啦.如果没有安装MongoDB去看我的上一篇博客  MongoDB下载安装与简单增删改查 前奏:启动mongdb数据库服务,并进入shell界面 > cmd > cd C:\Program Files\MongoDB\bin  --进入mongdb安装文件的bin目录下. > net start mongoDB;  --开启mongoDB数据库服务 > mongo   --进

本例展示怎样在一个管道中使用FunctionTransformer.如果你知道你的数据集的第一主成分与分类任务无关,你可以使用FunctionTransformer选取除PCA转化的数据的第一列之外的全部数据. # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA

ASP.NET Core MVC TagHelper最佳实践HighchartsNET快速图表控件支持ASP.NET Core. 曾经在WebForms上写过 HighchartsNET快速图表控件-开源 Highcharts的ASP.NET Web自定义控件. 今天我就来改造它,将其使用最新的TagHelper 来实践,学习TagHelper 的使用也提供一个方便的图表控件在ASP.NET Core MVC中使用. 下面正式开始,使用之前的代码直接进行迁移升级. GitHub:https://

前言: HighchartsNET快速图表控件,基于Highcharts的asp.net web控件.只需几行代码你就能快速生成一个图表. 从此不再担心图表复杂.简单几行代码就可以搞定,节省大量工作时间. 内置Highcharts ,但仅限个人学习使用,如需商业,请遵守Highcharts Licensing. 控件特色: 支持DataBind() 与微软其他数据控件一样直接DataBind() 数据源支持DataTable DataSet. 无需添加引用,内置Highcharts jQuery

Apriori算法 优点:易编码实现 缺点:在大数据集上可能较慢 适用数据类型:数值型或者标称型 算法过程: 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思的关系的任务,这里的有意思的关系有两种:频繁项集(frequent item sets)或关联规则(association rules).支持度(support):一个项集的支持度被定义为数据集中该项集的记录所占的比例.置信度(confidence):关联规则A->B的置信度表示为support(A,B)/support(A) 单纯暴力做的话有2^

mongo –path db.AddUser(username,password)  添加用户 db.auth(usrename,password)     设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)     从目标服务器克隆一个数据库 db.commandHelp(name)           returns thehelpforthe command db.copyDatabase(fromdb,todb,fromhost)  复制数据库fromdb—源数据库

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin

前几篇,老玩家绕道即可,新手晚上闲着也是蛋疼,不如把命令敲一边,这样你就会对MongoDB有一定的掌握啦.如果没有安装MongoDB去看我的上一篇博客  MongoDB下载安装与简单增删改查 前奏:启动mongdb数据库服务,并进入shell界面 > cmd > cd C:\Program Files\MongoDB\bin  --进入mongdb安装文件的bin目录下. > net start mongoDB;  --开启mongoDB数据库服务 > mongo   --进入sh

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有

如果你从来没有接触MongoDB或对MongoDB有一点了解,如果你是C#开发人员,那么你不妨花几分钟看看本文.本文将一步一步带您轻松入门. 阅读目录 一:简介 二:特点 三:下载安装和开启服务器 四:使用mongo.exe 执行数据库增删改查操作 五:更多命令 六:MongoDB语法与现有关系型数据库SQL语法比较 七:可视化的客户端管理工具MongoVUE 八:在C#中使用官方驱动操作MongoDB 九,在C#中使用samus驱动操作MongoDB 十:写个批处理,方便开启Mongodb服务