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原创 关于阅读顺序、数据获取和笔记的逻辑。欢迎大家一起学习，共同成长。
事情再多，一件一件来，永远只有一件事情；乱七八糟的状态哪怕只有一件事，也会晕得七荤八素的。条理。理性。
2019-01-14 12:08:28
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原创 2.excel—if、vlookup（hlookup）、match函数
最近在某五百强公司做数据分析的实习工作，除了一些sql以外，发现需要在excel里面的操作很频繁，包括一些函数、数据有效性，插件等，笔记一一补起来。
2019-07-24 15:17:08
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原创 9.sklearn——logistic regression 参数解释 及 案例
sklearn logistic regression;参数；案例；混淆矩阵。
2019-05-31 17:40:10
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原创 5.python~递归（em......）
最近的学习总是绕不开递归的这个东西了，我决定学一下这个东西，刚接触还是理解有点问题，感觉理解了，也就那么回事，可是合上书，关掉博客，自己一写就一脸懵逼。多写写应该会好点，练上二十到题我再来BB。1.递归问题，从整数阶乘引入该问题。设函数 f(n)=n!=1∗2∗3∗⋅⋅⋅∗(n−1)∗nf(n)=n!=1 * 2 * 3 * ···* (n-1) * nf(n)=n!=1∗2∗3∗⋅⋅⋅∗(n...
2019-04-17 22:42:05
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原创 2. 数据结构——串（python描述）
参考文献：[1]张光河.数据结构——python语言描述[M]. 北京:人民邮电出版社,2018,161-185.[2]文章目录1. 串1.1 串的基本概念1.2 串的顺序存储及运算1.3 串的链式存储及运算1. 串字符串通常被称为串。顺序存储链式存储模式匹配1.1 串的基本概念长度：字符个数空串：string=""，长度为0空格串：stringBlank=" ",仅...
2019-04-01 21:37:12
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原创 【实习总结】特征工程、降维、随机森林调参（思维脑图）
非常感谢实习期间带我的师兄对我的指导。这个思维脑图是有道云笔记做出来的，没有图片分享功能，但是可以网页链接分享，全图看这里：点击这里！传送门！然后我这个总结基本上是我实习干的工作，在总结的时候有参考以下几篇博客：第一篇：阿里云栖社区-特征工程，点击！传送门第二篇：新闻？点这儿查看原文第三篇：标准化和哑变量处理、无监督分箱，传送门！以上。...
2019-03-29 14:54:41
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原创 3.python的几个函数：itertools.combinations()排列组合、zip()压缩打包、format、enumerate、np.linalg.norm求范数
1.itertools.combinations()排列组合2.combinations_with_replacement(),可重复组合3.zip()压缩打包4.format()5.enumerate()6.np.linalg.norm求范数
2019-03-26 12:02:11
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原创 jupyte使用方法（清华镜像暂时停用，改配置中科大镜像）
1.清华镜像站的配置。2,jupyter 的默认文件夹配置。3.jupyter的常用快捷键。
2019-03-24 16:46:37
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原创 8.关于python里面的混淆矩阵（confusion_matrix）排列问题，与教科书、R语言、SPSS都反着的！！！
python里面的混淆矩阵（confusion_matrix）排列问题，true 和 predict 的位置是反着的，并且positive 和negative也反着排列的！！！与教科书、R语言、SPSS都反着的！！！如果是从R转过来使用python的话，这个小偏差会造成巨大巨大巨大的损失！
2019-03-08 14:06:35
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原创 7.关于ADASYN使用中出现两种类型的报错
1.在使用ADASYN自适应综合过采样处理不平衡数据的时候遇到一个错误： No samples will be generated with the provided ratio settings.2.TypeError:fit_resample() missing 1 required positional argument: 'y'
2019-03-05 18:18:17
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原创 6.sklearn（机器学习）—简介分类和回归
现在的机器学习这么火，无论是推荐算法还是预测模型。本质上无非就是回归与分类两个问题。回归问题离不开均方误差，分类问题离不开距离公式、混淆矩阵、损失函数。本文简介常用的回归和分类算法。
2019-01-30 18:11:04
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原创 5.sklearn之转换器（划分训练集和测试集、以及标准化、归一化数据会用transform，独热编码也会用到）
在sklearn中划分训练集和测试集、以及标准化、归一化数据
2019-01-29 17:04:19
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原创 3.sklearn—聚类分析详解（聚类分析的分类；常用算法；各种距离：欧氏距离、马氏距离、闵式距离、曼哈顿距离、卡方距离、二值变量距离、余弦相似度、皮尔森相关系数、最远（近）距离、重心距离）
聚类分析的分类；常用算法；各种距离：欧氏距离、马氏距离、闵式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、卡方距离、二值变量距离、Jaccard距离、余弦相似度、汉明距离、皮尔森相关系数、最远（近）距离、重心距离、ward方法（离差平方和距离）、组间平均链锁距离、组内平均链锁距离；
2019-01-25 17:19:01
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原创 2.sklearn—评价指标大全（平均误差、均方误差、混淆矩阵、准确率、查全率、查准率、召回率、特异度，F1-score、G-mean、KS值、ROC曲线、AUC值、损失函数、结构风险最小）
平均误差、均方误差、混淆矩阵、准确率、查全率、查准率、召回率、特异度，F1-score、G-mean、KS值、ROC曲线、AUC值、损失函数、经验风险最小、结构风险最小
2019-01-23 17:27:13
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原创 1.关于scikit-learn简介
说明：这个sklearn系列的笔记，在我的分类scikit-learn里面，主要介绍常用的模型的参数，并且附带数据、案例、代码、结果。这个系列的笔记不会限于sklearn，还会包括一些时间序列（StatsModels）、词云（jieba & wordcloud）、LDA（NLP的最最最简单部分）。笔记整理自一下书目（同时推荐这些书，书中有交叉知识，我个人比较喜欢第一本）：张良均,王...
2019-01-22 12:59:46
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原创 4.pandas数据预处理（完）（数据清洗：重复值、异常值、缺失值；标准化、哑变量、离散化、无监督分箱）
整理完了。附带数据、代码、结果。
2019-01-14 17:57:35
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原创 3.Matplotlib数据可视化基础（下）（散点图、折线图、直方图、饼图、箱线图）
接上文笔记说明：本文是我的学习笔记，大部分内容整理自 黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,2018：52-77. 还有部分片断知识来自网络搜索补充。可视化这块的内容我以后会专门学习一本参考书然后整理笔记的，现在仅仅是整理上述参考书的一个章节的基础知识。接上文的目录2.2折线图两个栗子！2.2折线图plt.plot()参数名称说明...
2019-01-14 11:49:30
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原创 3.Matplotlib数据可视化基础(上)（pyplot、rc参数、散点图、折线图）
笔记说明：本文是我的学习笔记，大部分内容整理自 黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,201852-77. 还有部分片断知识来自网络搜索补充。可视化这块的内容我以后会专门学习一本参考书然后整理笔记的，现在仅仅是整理上述参考书的一个章节的基础知识。
2019-01-10 17:50:54
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原创 2.pandas统计分析基础（读取数据、dataframe、索引）
笔记说明：本文是我的学习笔记，大部分内容整理自 黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,2018,80-130. 还有部分片断知识来自网络搜索补充。推荐 这个博客帖子https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/80080240文章目录1.读写文本文件1.1文本读取1.2文本文件储存1.3读写excel2. 掌握da...
2019-01-09 17:59:02
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原创 2.python基础知识（分支循环、列表、元组、字典、集合、函数）（一）
笔记说明：这是我的学习笔记，这部分内容整理自小甲鱼的python零基础入门，但不限于小甲鱼。目录文章目录目录基础知识分支循环列表、元组、字典、集合、函数列表、元组函数字典与集合基础知识import osos.getcwd()os.chdir('D:\codes\python')print('i love python \n' *3)"""---小甲鱼说这是一个游戏，哈哈哈哈哈-...
2019-01-09 00:54:00
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原创 1.Numpy数值计算基础(随机数、索引、数组形状、矩阵、去重、排序)
笔记说明：本文是我的学习笔记，大部分内容整理自 黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,2018,21-49. 还有部分片断知识来自网络百度。一个目录1.数组对象ndarray1.1创建数组类型1.1.1数组属性1.1.2数组创建1.2生成随机数1.3索引访问数组1.3.1一维数组的索引1.3.2多维数组的索引1.4变换数组的形态1.4.1 改变数组形状1.4....
2019-01-08 16:19:08
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pandas数据预处理数据
2019-01-14
国民经济核算季度分数
2019-01-11
空空如也
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