实验一.数据处理之Numpy 一.实验目的 1. 了解numpy库的基本功能 2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算 二.实验工具: 1. Anaconda 2. Numpy 三.Numpy简介 Numpy 的英文全称为 Numerical Python,指Python 面向数值计算的第三方库.Numpy 的特点在于,针对 Python 内建的数组类型做了扩充,支持更高维度的数组和矩阵运算,以及更丰富的数学函数.Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一,它同时也被 Pandas,

什么是Numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵(任意维度的数据处理),比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). 数据类型ndarray NumPy provides an N-dimension array type, the ndarray, which describes a collection of 'items'of the same

liblinear是libsvm的线性核的改进版本,专门适用于百万数据量的分类.正好适用于我这次数据挖掘的实验. liblinear用法和libsvm很相似,我是用的是.exe文件,利用python的subprocess向控制台发送命令即可完成本次试验. 其中核心两句即 train train.txt predict test.txt train.txt.model output.txt 由于是线性核,没有设置参数c.g 对于50W篇文章模型训练仅需340秒,50W篇文章的预测仅需6秒 from

实验七.数据挖掘之K-means聚类算法 一.实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二.实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三.实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇.聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验

实验四.数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一.实验目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二.实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 三.实验简介 1. KNN KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集

实验二.数据处理之Matplotlib 一.实验目的 1. 了解matplotlib库的基本功能 2. 掌握matplotlib库的使用方法 二.实验工具: 1. Anaconda 2. Numpy,matplotlib 三.Matplotlib简介 Matplotlib 包含了几十个不同的模块, 如 matlab.mathtext.finance.dates 等,而 pylot 则是我们最常用的绘图模块 四.实验内容 1.绘制正弦曲线,并设置标题.坐标轴名称.坐标轴范围 2.同一坐标系中绘制多

数据说明: 来源: https://www.kesci.com/mw/project/5e68db4acdf64e002c97b413/dataset (ncov) 日期:从2020年1月21日开始 累计确诊:当日累计确诊 全国新增确诊:全国当日新增确诊 湖北新增确诊:湖北省当日新增确诊 累计疑似:实为当日全国现有疑似 新增疑似:当日新增疑似 现有重症:当日现有重症 新增重症:当日新增重症,若减少统计为0 累计死亡:当日累计死亡 全国新增死亡:当日全国新增死亡 湖北新增死亡:当日湖北省新增死亡

安装Anaconda的绕道 这里介绍如何在windows下安装numpy/scipy/matplotlib/pandas/scikit_learn等数据分析相关包 相关环境: win7 64位 python3.4 安装步骤: 1.pip install numpy-1.13.1+mkl-cp34-cp34m-win_amd64.whl2.pip install scipy-0.19.1-cp34-cp34m-win_amd64.whl3.pip install matplotlib-2.0.2-

# 导入模块,并重命名为npimport numpy as np# 单个列表创建一维数组arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])print('一维数组:\n',arr1)# 一维数组元素的获取print(arr1[[2,3,5,7]]) # 嵌套元组创建二维数组arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9),(3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))print

一.Numpy 数组是一系列同类型数据的集合,可以被非零整数进行索引,可以通过列表进行数组的初始化,数组也可以通过索引进行切片. Numpy提供了几乎全部的科学计算方式. # numpy 导入方式: import numpy as np ①.创建数组: 1.简单一二维数组 np.array( [1,2,3,4] ) # 一维数组 np.array( ['1',5,True] ) # 数组内容为字符型 np.array( [True,True] ) # 布尔型数组 np.array( [[1,2,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在

目录 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 加载数据集 数据特征 训练 随机森林 调参工程师 结尾 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 在上一篇博客,我们介绍了决策树的一些知识.如果对决策树还不是很了解的话,建议先阅读上一篇博客,在来学习这一篇. 本次实验基于scikit-learn中的Iris数据.说了好久的Iris,从OneR到决策树,那么Iris到底长啥样呢? 加载数据集 首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自sc

数据挖掘实战 - o2o优惠券使用预测 一.前言 大家好,家人们.今天是2021/12/14号.上次更新是2021/08/29.上篇文章中说到要开两个专题,果不其然我鸽了,这一鸽就是三个多月.今天,我不鸽(还要鸽).那两个专题关于ResNet和GoogLeNet的文章还等缓缓一缓(一月份一定发),今天这篇文章是关于数据挖掘实战入门的例子,题目及数据集来源于 天池新人实战赛o2o优惠券使用预测,题目地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha

preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等. 数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升.

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基