一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

一.简介 Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句,且更加稳健,本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍: 二.Scala中的模式匹配 2.1 基本格式 Scala中模式匹配的基本格式如下: data match { case ... => 执行语句 case ... => 执行语句 case _  => 执行语句 } 其中,data表示将要进行模式匹配的对象,match是模式匹配的关键字,后面紧跟的{}中包含若干条匹配的方向,且只会匹配其中满足条件的第一条:…

一.简介 关于正则表达式,我在前一篇(数据科学学习手札31)中已经做了详细介绍,本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结: re作为Python中专为正则表达式相关功能做出支持的模块,提供了一系列方法来完成几乎全部类型的文本信息的处理工作,下面一一介绍: 二.re.compile() 在前一篇文章中我们使用过这个方法,它通过编译正则表达式参数,来返回一个目标对象的匹配模式,进而提高了正则表达式的效率,主要参数如下: pattern:输入的欲编译正则表达式,需将正则表达式包裹在''内传…

一.简介 在现实的机器学习任务中,自变量往往数量众多,且类型可能由连续型(continuou)和离散型(discrete)混杂组成,因此出于节约计算成本.精简模型.增强模型的泛化性能等角度考虑,我们常常需要对原始变量进行一系列的预处理及筛选,剔除掉冗杂无用的成分,得到较为满意的训练集,才会继续我们的学习任务,这就是我们常说的特征选取(feature selection).本篇就将对常见的特征选择方法的思想及Python的实现进行介绍: 二.方法综述 2.1 去除方差较小的变量 这种方法针对离散型…

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一期文章中我们一起学习了在Python中如何使用jsonpath库,对JSON格式数据结构进行常规的节点条件查询,可以满足日常许多的数据处理需求. 而在上一期结尾处,我提到了还有其他JSONPath功能相关的进阶Python库,在今天的文章中,我就将带大家学习更加高级的JSON数据处理方式. 2 基于jsonpath-ng的进阶JSON…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常开展数据分析的过程中,我们经常需要对字符串类型数据进行处理,此类过程往往都比较繁琐,而pandas作为表格数据分析利器,其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法,以及一些top-level级的内置函数,则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率. 本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时,若想要获得明显的计算加速效果,最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务,扩展到使用多进程或多线程的方式执行. 而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言,以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要,从而避免将时间过多花费在编写程序上.而今天的文章费老师我就来带大家学习如何…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器,可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求.而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据,由于原始数据加工过程的不规范等问题,偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法. 这样的非法要素读到geopandas或是PostGIS等常用GIS工具中,在进行一些矢量计算操作时会触…

一.简介 pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter(),是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类,尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便,本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍: 二.ExcelFile() 在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称,下面是示例: import pandas as pd demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx') 查…