240 发简信
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    10.1.1 重复值检测

    1. duplicated() 和 drop_duplicated() duplicated() 检测重复值,drop_duplicated()...

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    10.1.2 分组

    1. 分组,透视,交叉 2. 分组 多层级的数据逻辑 导入英雄数据: 分组: 第一步:groupby,拿到一个对象。 通过对象的groups的属...

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    10.14 plt,seaborn颜色设置

    1.plt颜色设置 常用的颜色: 2. Seaborn颜色设置 调色板:(1)sns.set_palette() (2) sns.color_...

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    10.13 Seaborn 常用图像绘制

    知识点 1.置信水平 2. 1. 数据集下载 2. 以鸢尾花数据和泰坦尼克号为例 2.1 线型图 iris = sns.load_datase...

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    9.2 集成学习 boosting

    1.集成学习原理 Bagging思想,把强变弱,一起出主意,投票或平均。Boosting思想,通过线性组合把弱变强。 2. Boosting实现...

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    10.12 绘图matplotlib pandas seaborn

    1. 3种绘图 pandas 和 seaborn 绘图都是基于 matplotlib的 变化趋势用线性图,对应关系用散点图,大小比较用条形图,数...

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    9.3 集成学习 stacking

    1. stacking 功能:模型融合 bagging 和 boosting基于同一个算法。stacking不受方法限制,可以把不同的方法封装成...

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    7.0 KMeans 聚类分析

    1. KMeans原理 使用欧式距离,相似的事物的距离测量更短,不相似的距离更长。 分类和聚类的区别 两者的目标不一样,操作对象不一样分类:拿到...

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    7.2 球类水平聚类分析 3D绘图

    1.聚类分析 2.聚类的基本使用 2.1 思路 1.生成有2个特征,分布有3个中心的假数据2.用散点图展示3.训练预测并展示 2.2 实现 2....