import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as mp def get_data_zs(inputfile): data = pd.read_excel(inputfile, index_col='Id', encoding='gb18030') data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std()

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

上文已经介绍了基于词典的中文分词,现在让我们来看一下基于统计的中文分词. 统计分词: 统计分词的主要思想是把每个词看做是由字组成的,如果相连的字在不同文本中出现的次数越多,就证明这段相连的字很有可能就是一个词. 统计分词一般做如下两步操作: 1.建立统计语言模型(n-gram) 2.对句子进行单词划分,然后对划分结果做概率计算,获取概率最大的分词方式.这里就用到了统计学习算法,如隐马尔科夫模型(HMM),条件随机场(CRF)等 语言模型: 语言模型在信息检索,机器翻译,语音识别中承担着重要的任务

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

目录 1       大概思路... 1 2       Nginx集群之基于Redis的WebApi身份验证... 1 3       Redis数据库... 2 4       Visualbox虚拟机ubuntu下的redis部署... 3 5       编写.NET WebApi的OnAuthorization身份验证... 6 6       编写.NET WebApi的ActionFilterAttribute令牌验证... 8 7       编写.NET WebApi的服务端.

『实践』VirtualBox 5.1.18+Centos 6.8+hadoop 2.7.3搭建hadoop完全分布式集群及基于HDFS的网盘实现 1.基本设定和软件版本 主机名 ip 对应角色 master 192.168.56.4 NameNode slave1 192.168.56.3 DataNode1 slave2 192.168.56.5 DataNode2 Windows主机设置的ip为192.168.56.88 hadoop压缩包解压地址:/usr/local/hadoop 虚拟机

接着上文[基于统计的无词典的高频词抽取(一)——后缀数组字典序排序],本文主要讲解高频子串抽取部分. 如果看过上一篇文章的朋友都知道,我们通过 快排 或 基数排序算出了存储后缀数组字典序的PAT数组,以及PAT数组内,每每两个子串的最大公共前缀数组LCP. 我们可以通过LCP来计算出一个字符串在语料库中出现的次数.那怎么计算呢?我们先看看下面一个简单的例子: [例]我们还是以上一篇文章中的字符串“abcba”为例,经过对后缀数组字典序排序(过程参照前一篇),可以得到以下的结果: 由上图中的PAT

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/luozhonghua2014/article/details/34084935    某b项目是我首次採用was环境下架构和开发的手机wap应用.虽然做到了该项目的主程.但对此项目的全面构件依旧有不清楚的地方,因此在这里我仅仅能简单的谈谈开发中遇到的问题怎么处理和应对办法.          记得第一天接触这个项目时.仅仅记得些案例代码(不知道那些是对的.那些是错的)似曾相识,但不懂怎样动手写下第

用python实现简单EXCEL数据统计的实例 下面小编就为大家带来一篇用python实现简单EXCEL数据统计的实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧 任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码:     import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = w

python数据结构之二叉树的统计与转换实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的统计与转换实例,例如统计二叉树的叶子.分支节点,以及二叉树的左右两树互换等,需要的朋友可以参考下 一.获取二叉树的深度 就是二叉树最后的层次,如下图: 实现代码: 代码如下: def getheight(self):         ''' 获取二叉树深度 '''         return self.__get_tree_height(self.root)     def __get_tree_he

Python网络编程02 /基于TCP.UDP协议的socket简单的通信.字符串转bytes类型 目录 Python网络编程02 /基于TCP.UDP协议的socket简单的通信.字符串转bytes类型 1. socket / 套接字 2. 基于TCP协议的socket简单通信 客户端(client) 服务端(server) 3. 基于UDP协议的socket通信 服务端 客户端 4. 字符串转bytes类型 1. socket / 套接字 1.socket是处于应用层与传输层之间的抽象层,它

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

前言 上一篇讲了基于类的视图,在REST framework中,你也可以使用常规的基于函数的视图.它提供了一组简单的装饰器,用来包装你的视图函数, 以确保视图函数会收到Request(而不是Django一般的HttpRequest)对象,并且返回Response(而不是Django的HttpResponse)对象,同时允许你设置这个请求的处理方式. 基于函数视图@api_view() 函数签名: @api_view(http_method_names=['GET'], exclude_from_

前言 文章抄袭在互联网中普遍存在,很多博主都收受其烦.近几年随着互联网的发展,抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈,甚至复制.黏贴后发布标原创屡见不鲜,部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料.这种恶劣的行为使人愤慨. 本文使用搜索引擎结果作为文章库,再与本地或互联网上数据做相似度对比,实现文章查重:由于查重的实现过程与一般情况下的微博情感分析实现流程相似,从而轻易的扩展出情感分析功能(下一篇将在此篇代码的基础上完成数据采集.清洗到情感分析的整个过程). 由于近期时间上并不充

任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码: import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = workbook.sheet_names()#读取电子表到列表 SheetName = SheetList[0]#读取第一个电子表的名称 Sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)

语法树的作用 一棵语法树不仅包括了词性(part of speech), 还包括了短语(如名词短语, 动词短语)和结构化的信息(如主语, 谓语和宾语). 这些信息是进行机器翻译所必须的, 例如机器翻译中就需要使用到结构化信息, 来根据不同的语言规定调整主谓宾的顺序. 上下文无关语法 上下文无关语法(CFG)定义了描述语法树的要素. CFG 是一个四元组, 即(S, sigma, R, N), 其中 S 表示开始符号, sigma 表示词汇表, R 表示语法规则, N 表示非终端词. CFG 的问

微信公众号:Python中文社区 Python初级技术交流QQ群:152745094Python高级技术交流QQ群:273186166Python网络爬虫组QQ群:206241755PythonWeb开发组QQ群:577672548Python量化交易策略组QQ群:264204289Python数据分析挖掘组QQ群:539956362Python自然语言处理组QQ群:570364809 作者:阿橙链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22304295来源:知乎著作权归作

继续学习Python中,最近看书<Python基础教程>中的虚拟茶话会项目,觉得很有意思,自己敲了一遍,受益匪浅,同时记录一下. 主要用到异步socket服务客户端和服务器模块asyncore以及异步socket命令和响应处理模块asynchat 其中asyncore模块中只有一个类dispatcher,我们继承该类去创建单会话的服务端,包括初始化socket的ip.port.ChatRoom(聊天房间)等,复写handle_accept方法调用命令和响应处理类ChatSession().Ch

上一篇我们完成了任务调度的持久化,传送门:任务调度之持久化(基于Quartz.net) 这篇我们来完成Quartz.net的一个比较优秀的功能,即集群:集群可以提高任务调度服务的容灾性, 当一个节点宕机后,其他节点会自动补上去,把超时的Job继续执行下去. 当然了,某个Job同一时刻只会运行在一个节点上,他们是通过数据库锁实现的. 1.集群依赖于数据表 之前2张我们介绍的都是运行在内存上的Job,而集群则一定需要依赖于Quartz.net本身的数据表结构才行 就是这个: enter_db_nam

现如今面向服务(SOA)的架构设计已经成为主流,把公用的服务打包成一个个webservice供各方调用是一种非常常用的做法,而应用最广泛的则是基于SOAP协议和wsdl的webservice.本文讲解python环境下如何发布及调用一个基于SOAP的webservice,基于soaplib(发布)和suds(调用). OS:ubuntu 14.04  python:2.7.6 服务端: 1.安装: 服务端要使用的工具包是soaplib,遗憾的是现在也停止维护了,不过好在还能用,下载地址在http