介绍 看电影是目前人们休闲娱乐,消遣时光的选择之一.我们都知道,有些电影的票房很高,有的电影票房却很低,那么决定票房的因素是什么呢?本次将介绍,如何根据电影上映前的一些信息来预测出该电影的票房. 知识点 数据预处理 建立预测模型 电影票房预测介绍 电影产业在 2018 年估计达到 417 亿美元,电影业比以往任何时候都更受欢迎. 那么电影可能跟哪些因素有关呢?我们可以联想到以下几个因素. 导演 演员 预算 预告片 那是否是这些因素决定了一部电影的最终票房呢?我们可以分析 Kaggle 提供的数据

什么是Neo4j?   Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库(Graph Database),它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.   作为图形数据库,Neo4j最让人惊喜的功能就是它可以直观地展示图,也就是节点与节点之间的关系,当然,它还有其它的优势,比如: 很容易表示连接的数据

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14588.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14275.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

目录 1.获取url 2.开始采集 3.存入mysql 本文是爬虫及可视化的练习项目,目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析. 1.获取url 我们先打开猫眼票房http://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-10-22 ,查看当日票房信息, 但是在通过xpath对该url进行解析时发现获取不到数据. 于是按F12打开Chrome DevTool,按照如下步骤抓包 再打开获取到的url:http://pf.maoyan.com/second-bo

目录 图1 每年的月票房走势图 图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次 图3 单片总票房及日均票房 图4 单片票房及上映月份关系图 在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一)数据采集> 已经获取到了2011年至今的票房数据,并保存在了mysql中. 本文将在实操中讲解如何将mysql中的数据抽取出来并做成动态可视化. 图1 每年的月票房走势图 第一张图,我们要看一下每月的票房走势,毫无疑问要做成折线图,将近10年的票房数据放在一张图上展示. 数据抽取: 采集到的票房数据是

数字序列预测 Github地址 Kaggle地址 # -*- coding: UTF-8 -*- %matplotlib inline import pandas as pd import string import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

目标意义 为了理解动态网站中一些数据如何获取,做一个简单的分析. 说明 思路,原始代码来源于:https://book.douban.com/subject/27061630/. 构造-下载器 构造分下载器,下载原始网页,用于原始网页的获取,动态网页中,js部分的响应获取. 通过浏览器模仿,合理制作请求头,获取网页信息即可. 代码如下: import requests import chardet class HtmlDownloader(object): def download(self,u

1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什

前言 这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析.强烈建议在做这个比赛的时候,再看一遍电源<泰坦尼克号>,可能会给你一些启发,比如妇女儿童先上船等.所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有先后顺序的. 1,背景介绍 1912年4月15日,载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮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

前言 这是学习视频中留下来的一个作业,我决定根据大佬的步骤来一步一步完成整个项目,项目的下载地址如下:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 大佬的传送门:https://zhuanlan.zhihu.com/p/338974416 查看数据 首先我们打开训练集,看到的数据如下 我们可以看到这个数据集里面的特征类别有,乘客序号,是否存活,船票等级,性别,年龄,在船上的亲属数量,票的号码,票价,座舱号,和登船地 所以我们需要判定哪些数据是有效的 读取数据 imp

也不知道对不对,就凭着自己的思路写了一个 数据集:https://www.kaggle.com/c/titanic/data import torch import torch.nn as nn import pandas as pd import numpy as np class DataProcessing(object): def __init__(self): pass def get_data(self): data_train = pd.read_csv('train.csv')

上次已经讲了怎么下载数据,这次就不说废话了,直接开始.首先导入相应的模块,然后检视一下数据情况.对数据有一个大致的了解之后,开始进行下一步操作. 一.分析数据 1.Survived 的情况 train_data['Survived'].value_counts() 2.Pclass 和 Survived 之间的关系 train_data.groupby('Pclass')['Survived'].mean() 3.Embarked 和 Survived 之间的关系 train_data.grou

项目目标 由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多,而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低,预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度.降水等.本项目需要训练一个二分类模型,来预测在给定天气因素下,城市是否下雨. 数据说明 本数据包含了来自澳大利亚多个气候站的日常共15W的数据,项目随机抽取了1W条数据作为样本.特征如下: 特征 含义 Date 观察日期 Location 获取该信息的气象站的名称 MinTemp 以摄氏度为单位的低

本篇博客代码来自于<动手学深度学习>pytorch版,也是代码较多,解释较少的一篇.不过好多方法在我以前的博客都有提,所以这次没提.还有一个原因是,这篇博客的代码,只要好好看看肯定能看懂(前提是python语法大概了解),这是我不加很多解释的重要原因. K折交叉验证实现 def get_k_fold_data(k, i, X, y): # 返回第i折交叉验证时所需要的训练和验证数据,分开放,X_train为训练数据,X_valid为验证数据 assert k > 1 fold_size

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

第一章 Python基础——Python介绍&循环语句 1.1 编程语言介绍 1.2 Python介绍 1.3 Python安装 1.4 第一个Python程序 1.5 变量 1.6 程序交互 1.7 基本数据类型 1.8 格式化输出 1.9 基本数据类型 1.10 流程控制之 if...else 1.11 流程控制之循环 1.12 开发工具IDE 1.13 本章小结 第二章 Python基础—-Python数据类型 2.1 变量及身份运算补充 2.2 二进制 2.3 字符编码 2.4 基本数据

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com