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Python数据挖掘指南

对于这个分析，我将使用来自Kaggle的King's County数据集中的House Sales的数据。如果您对Kaggle不熟悉，那么它是查找适合数据科学实践的数据集的绝佳资源。...我们想要了解数据是否是数字（int64，float64）或不是（对象）。 我使用Pandas从csv文件导入了数据框，我做的第一件事是确保它正确读取。...，这将是您使用的公式： Reg = ols（'因变量〜自变量，数据帧）.fit（） 打印（Reg.summary（）） 当我们查看King's县的房屋价格和房屋面积时，我们打印出以下摘要报告： In [...这包含了我的回归示例，但是在python中还有许多其他方法可以执行回归分析，尤其是在使用某些技术时。有关回归模型的更多信息，请参阅以下资源。接下来我们将介绍集群分析。...---- 结论 数据挖掘包含许多预测建模技术，您可以使用各种数据挖掘软件。要学习使用Python来应用这些技术是很困难的 - 将练习和勤奋应用到您自己的数据集上是很困难的。

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如何免费系统化入门数据科学？

这套课程，叫做 Kaggle Courses 。 发现 我最初发现 Kaggle 的这一套自制课程，是在 2018 年 4 月份。之所以还能知道具体的时间，是因为我当时做了笔记。...代码运行正确，提示是这样的： 而如果运行出现错误， Kaggle 会给出具体的错误原因： 请注意，对初学者来说，这是非常宝贵的反馈。因为有了反馈，有了提示，你修改起来就有了正确方向，事半功倍。...现在依然是 Kaggle 讲解可视化的软件包首选。 只是从内容上，比起当初更为细致多样。我也准备抽时间系统学习一下。回头给你分享一下相关的经验。...这些其实都是要由 Kaggle 负担成本的。 后来，我大概想明白了。Kaggle 这些看似「冒傻气」的行为，实际上是在完成一个闭环。...参与者整体水平的快速提升，对于这样一个网站，一个社区，是有显著的好处 —— 生态系统级别的。 小结 想明白这一层之后，我觉得可以更为大胆地将这套 Kaggle 数据科学课程推荐给你。

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    Seaborn-让绘图变得有趣

    因此，第一步是导入pandas允许读取CSV文件的库，然后使用来打印行数，列名和前5行head(5)。...数据集 Seaborn 从导入开始matplotlib。请注意，使用的是matplotlib版本3.0.3，而不是最新版本，因为存在一个会破坏热图并使其无效的错误。然后，导入了seaborn。...散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。

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    5种数据同分布的检测方法！

    一、KS检验 KS是一种非参数检验方法，可以在不知道数据具体分布的情况下检验两个数据分布是否一致。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。...通过特征重合率检测的思想是检测训练集特征在测试集中出现的比率，举个例子： 训练集特征：[猫，狗，狗，猫，狗，狗，狗，猫] 测试集特征：[猫，猫，鱼，猪，鱼，鱼，猪，猪] 即使该特征在训练集表现很好，...在这种情况下，我第一个想法是在用Overlap Rate筛选过后，再计算测试集的信息熵(在决策树中我们提到过，信息熵更大代表着可以更好的对样本进行划分)。...Kaggle了解的一个惊为天人的方法，听完我就惊了，用机器学习模型检测分布是否一致。...由此延申出来，我们用训练好的二分类模型对训练集进行预测，然后输出预测概率，根据这个概率为训练集设置权重（概率越接近1代表训练集分布更接近测试集），这样就可以强行过拟合到测试集上！

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    Kaggle金牌得主的Python数据挖掘框架，机器学习基本流程都讲清楚了

    两者都是离散的定量数据类型。这可以特征工程创建一个关于家庭大小的变量。 舱室变量是一个标称数据类型，可用于特征工程中描述事故发生时船舶上的大致位置和从甲板上的船位。...机器学习算法有很多，但是根据目标变量和数据建模目标的不同，它们可以分为四类：分类，回归，聚类或降维。我们将重点放在分类和回归上。可以概括地说，连续目标变量需要回归算法，而离散目标变量则需要分类算法。...；另外逻辑回归虽然名称上具有回归，但实际上是一种分类算法。由于我们的问题是预测乘客是否幸存下来，因此这是一个离散的目标变量。我们将使用sklearn库中的分类算法来开始我们的分析。...常见的机器学习分类算法有 EM方法 广义线性模型（GLM） 朴素贝叶斯 K近邻 支持向量机（SVM） 决策树 下面，我们将使用不同的方法进行比较(因代码过长，详细代码请在后台回复kaggle获得源码查看...这就像在学校测验中作弊以获得100％的成绩，但是然后当您去参加考试时，就会失败， CV本质上是多次拆分和评分模型的捷径，因此我们可以了解它在看不见的数据上的表现如何。

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    教程 | Kaggle初学者五步入门指南，七大诀窍助你享受竞赛

    作为一个竞赛平台，Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。...我要和经验丰富的博士研究者比赛吗？ 如果没有获胜的机会，还值得参与吗？ 这就是数据科学吗？（如果我在 Kaggle 上表现不好，我在数据科学领域还有希望吗？） 未来我该如何提升我的排名？...大多数常见任务（比如探索分析、数据清理、A/B 测试、经典算法）都已经有了已得到证明的框架。没必要重新发明轮子。 表现可以是绝对的。即使一个解决方案只是简单地超越了之前的基准，那也非常有价值。...第一步：选择一种编程语言 首先，我们推荐你选择一种编程语言，并坚持使用。Python 和 R 在 Kaggle 和更广泛的数据科学社区上都很流行。...如果你是一个毫无经验的新手，我们推荐 Python，因为这是一种通用编程语言，你可以在整个流程中都使用它。

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    乱炖“简书交友”数据之代码

    上一篇文章乱炖数据之2700余篇“简书交友”专题文章数据的花式玩法发布后，不少人想学习下代码，由于此前不曾在GitHub上开源过，流程还不熟悉，再者本项目中很多尝试性的代码，异常杂乱，因而没有立马公开。...另外先预告下，之后打算开个“Kaggle Kernel 学习系列”，GitHub - DesertsX / Kaggle-Kernel-Learning，主要是翻译和学习下kaggle上优秀的kernels...但我有很走心的去想了，可能是因为缺了每一个可爱的你。“如果是去见你，我会跑着去”刚看到这句话的时候，我也很赞同，因为毕竟去见一个想见了很久的人的时候，怎么也按捺不住你你内心的欣喜。...嗨，如果要去见你的话，我不跑着去了，我只想以我最好的状态去见你你像是我被子里的舒服你像是我右手背上的那颗痣你像是我眼角微微泛出来的光你像是我全身每一寸肌肤在呼吸你像是我枕头里的枕芯棉你像是我买过最好看书里的一页你像是我踩着云就可以飞上天你像是我走过的所有路途最想停留的瞬间你是我在夜晚闭上眼最后想到的人你是我在清晨睁开眼最先念起的人你是我的一日三餐你是我的一年四季来不及了不想再浪费时间昨天...', '停留', '的', '瞬间', '你', '是', '我', '在', '夜晚', '闭上眼', '最后', '想到', '的', '人', '你', '是', '我', '在', '清晨',

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    独家 | Python数据分析入门指南

    在Mac/Linux系统上，你可以在终端输入which python，或者你也可以运行Python的解释器并且确保版本跟你下载的是相符的。如果这一切运行良好，在安装的时候就应该被设置成默认的版本。...这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本（Jupyter Notebook）。...Seaborn：在导入MatPlotLib包之后导入Seaborn包，默认地，它会使你的绘图变得漂亮许多。它也有一些独特的功能，但是我发现它最酷炫的功能运行起来实在太慢了。...对画图功能也有一些包装，使得无需使用MPL（Meta-Programming Library，元编程库）就可以快速实现画图。我使用Pandas而非其他的工具来操作数据。...无论你在使用什么库，你通常都需要一直查阅文档，那么就干脆一直在浏览器中打开它。可选变量以及细微的差别实在是太多了。 3.

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    Plotly+Pandas+Sklearn：打响kaggle第一枪

    作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 很多读者问过我：有没有一些比较好的数据分析、数据挖掘的案例？答案是当然有，都在Kaggle上啦。 只是你要花时间去学习，甚至是去打比赛。...Peter本身是没有参赛经验，但是也会经常去逛Kaggle，学习赛题中大佬们的解题思路和方法。 为了记录大佬们的好方法，更是为了提升自己，Peter决定开启一个专栏：Kaggle案例分享。...今天决定开始分享一篇关于聚类的案例，使用的是：超市用户细分数据集，官网地址请移步：超市 [008i3skNgy1gwruvkm907j30sg0myjsl.jpg] <!...dtype: object 字段类型中，除了性别Gender是字符串，其他都是int64的数值型 4、描述统计信息 描述统计信息主要是查看数值型的数据的相关统计参数的值，比如：个数、中值、方差、最值、...] 为了展示原始数据的分类效果，官网的案例是下面的操作，我个人觉得有些繁琐： [008i3skNgy1gwru2qbdvzj30xg07kmxp.jpg] [008i3skNgy1gwru34e2vbj30yq0legoy.jpg

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    作为一个深度学习新手团队，我是如何拿到 Kaggle 比赛第三名的？

    使用pandas库来读取数据： 用于训练模型的数据标记 在处理图像分类数据集和表格式数据集最大的差别在于标签的存储方式。标签在这里指的就是图像中的内容。...在这个比赛的数据集中，标签是存储在CSV文件中的。 要了解表格中score这一列是如何计算得到的，请查看原文。 使用seaborn库的countplot函数来绘制训练数据的分布。...使用这些来监测模型性能的改善随着时间的变化。 最好的模型在第4轮训练完得到。 训练模型的输出; 训练和验证损失的变化 当运行训练和验证数据集时，fast.ai 内部会选择和保存最优的模型。...第一阶段训练的混淆矩阵 对于这个图形，我们看到模型正确预测了2,863张没有油棕人工林的图像，168张图像有油棕人工林是正确分类的。...模型训练的输出，最好的模型是在第3轮训练 保存第三阶段的训练模型，并打印出指标信息。可以看到现在模型的准确率是99.38%，上个阶段是99.48%。

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    Kaggle 大神Dan Becker与你分享他的数据科学之旅！

    Dan Becker (DB)：“我最开始转向数据科学，是在读到一篇新闻时。那篇新闻报道称有一个Kaggle竞赛设置300万美元的巨额奖金。...但当使用了我们的工具后，他们意识到通过严格的决策优化可以增加多少利润，即使免不了要与其他利益相关者合作。 贝克尔从零开始成为Kaggle大师的旅程 ?...有一份清单吗？’” DB：“我并没有列一份清单。我的很多Notebook都是在Kaggle Learn课程上精选的，这也是能够吸引大家的一大原因。...还有，你需要学习如何使用Git，如何和其他人合作。最后，要学会很好地使用Pandas。大多数数据科学家花费在处理和清洗数据上的时间要比使用高级算法的时间多10倍。...DB：“这很难，但这确实是一个很重要的问题。在解决商业问题时，有很多是你在黑客马拉松或者业余爱好项目中是不需要面对的。如果你能做到，找一个数据科学或数据分析的工作会对你发现这些问题很有帮助。

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    数据科学初学者不要做的三件事

    不要期望在Kaggle上获取成绩 Kaggle是一个很好的学习平台。你可以在那里找到非常有价值的内容。人们共享的代码是很棒的学习材料，还有非常好的数据集用于练习。...然而，我认为这种竞争并不适合刚进入这个领域的人。我说的是有奖品的比赛。还有一些playground上的练习和学习也很好。 有奖励的是非常难的。虽然在参加Kaggle的竞赛可以学到很多东西。...例如，Matplotlib、Seaborn和Altair是三个不同的Python数据可视化库。作为一个初学者我很确定他们中的任何一个都会满足你的需求。 可以使用R和Python库进行数据分析和操作。...例如，卷积神经网络可能是图像分类任务的最佳选择。 然而，在广泛的数据科学领域中，许多问题并不需要使用深度学习模型。在大多数情况下，机器学习算法已经足够了。...数据科学是一个非常广泛的领域，有很多不同的应用。根据你的工作，你可能永远都不需要使用神经网络。此外，如果一个问题是用一个更简单的模型解决的，没有人会强迫你使用深度学习模型。

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    Python实战：利用Uplift模型识别营销敏感用户提升转化率（一）

    下篇 1.构建营销增益模型 2.营销增益模型效果评价 营销增益模型（Uplift）是用户转化分析中常用的模型，今天的文章基于营销数据利用Python进行实战识别营销敏感客户群体，以在实际营销活动中降低企业成本...1 数据基本情况探索 营销数据集来源于Kaggle，该数据集收集了64000名客户在不同营销推广活动中的数据。...，对于数据基本情况的探索是必不可少的。...64000non-null int64 dtypes:float64(1), int64(5), object(3) memoryusage: 4.4+ MB 对于分类型变量，数据分析师需要通过如下代码查看有多少种分类类型以及其类型所代表的意义...为了是数据符合营销增益模型的输入形式，此处需要对数据进行适当的预处理。 数据集中营销方式有三类，但其都是文本格式，不利于模型的分类，所以此处需要转换分类标识以方便输入模型，实现代码如下。

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    kaggle实战-基于机器学习肾脏病预测

    kaggle实战：机器学习建模预测肾脏疾病 本文是针对kaggle上面一份肾脏疾病数据的建模 原数据集地址： https://www.kaggle.com/datasets/mansoordaku/ckdisease...一般在kaggle，分类问题LGBM高频使用，且效果一般都比较好 树模型中，以决策树为基础，效果都有所提升。...导入库 笔记1：一般在建模中，导入库包含： 数据处理pandas为主 可视化库：笔者一般用的Plotly结合seaborn；偶尔用原生的matplotlib和pyecharts 各种回归和分类模型 +...可以看到有2个记录是异常的，这种情况就是属于数据异常，需要手动定位发现统一改成ckd： In [12]: df["classification"] = df["classification"].apply...) 个体差异 查看单个病人的不同特征属性对其结果的影响： 从选择3个病人的结果来看，即使同样是患病者shap值的个体差异仍然很大。

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    使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

    数据集可以讲许多故事。作为一个很好的开始，可以检查变量之间的相关性。 研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。...我们可以看到使用某些搜索词是否与youtube上的浏览量相关。或者，我们可以看看广告是否与销售额相关。在建立机器学习模型时，相关性是决定特征的一个重要因素。...当我们观察年龄和体重之间的关系时，绘图点开始形成一个正斜率。当我们计算r值时，我们得到0.954491。当r值接近1时，我们可以得出年龄和体重有很强的正相关的结论。直觉上应该看看。...如果我们打算使用这些数据来建立一个模型，那么最好在将其分解为测试和训练数据之前对其进行随机化。 看起来Netflix有更新的电影。这可能是一个有待探索的假设。...在几秒钟内，我们就可以看到输入数据的相关性，并得到至少3个想法来探索。 结论 相关性有助于探索新的数据集。通过使用seaborn的热图，我们很容易看到最强的相关性在哪里。

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    独家 | Python数据分析入门指南

    在Mac/Linux系统上，你可以在终端输入which python，或者你也可以运行Python的解释器并且确保版本跟你下载的是相符的。如果这一切运行良好，在安装的时候就应该被设置成默认的版本。...这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本（Jupyter Notebook）。...Seaborn：在导入MatPlotLib包之后导入Seaborn包，默认地，它会使你的绘图变得漂亮许多。它也有一些独特的功能，但是我发现它最酷炫的功能运行起来实在太慢了。...对画图功能也有一些包装，使得无需使用MPL（Meta-Programming Library，元编程库）就可以快速实现画图。我使用Pandas而非其他的工具来操作数据。...无论你在使用什么库，你通常都需要一直查阅文档，那么就干脆一直在浏览器中打开它。可选变量以及细微的差别实在是太多了。 3.

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    数据分析小技巧第七集：快速清洗、定位最关键特征

    三步加星标 你好，我是 zhenguo 我正在按照下面施工计划往前推进，标记小红旗部分已经讲完，你可以从这里：施工专题已完成 60 篇 汇总 找到过往推送文章 ?...今天晚上使用最经典的泰坦尼克数据集，和你一起探讨，如何快速清洗数据，如何快速找出影响y的特征列表。...在文末我会提供数据集和这个notebook的下载 首先导入包： import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import.../kaggle-data/titanic/train.csv') 找到所有列的None值 df.isnull().sum() PassengerId 0 Survived...为1 df['Sex'] = df['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1}) df = df.fillna(0) 接下来就是最关键的，使用corr方法，找出各个变量间的相关系数

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    基于 Python 的数据可视化

    来源：bea_tree 英文：kaggle 链接：blog.csdn.net/bea_tree/article/details/50757338 原文采用了kaggle上iris花的数据，数据来源从上面的网址上找噢..., dtype: int64 1. # 使用 .plot 做散点图 iris.plot(kind="scatter", x="SepalLengthCm", y="SepalWidthCm")#数据为萼片的长和宽...5) 3 神奇的还在下面： # 我们还可以用seaborn's FacetGrid 标记不同的种类噢 sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=5) #hue英文是色彩的意思...(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3, diag_kind="kde") 10.现在是pandas表现的时间了 # 用Pandas 快速做出每个特征在不同种类下的箱线图...,这样每个点都是一条曲线 # 画图的函数在下面，我们会发现相同种类的线总是缠绵在一起，可以和聚类混在一起噢，事实上他们与欧氏距离是有关系的 from pandas.tools.plotting import

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