以下文章来源于Python数据科学 ，作者东哥起飞 本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。...K-means 工作原理可以简要概述为： 决定簇数（k） 从数据中随机选取 k 个点作为质心 将所有点分配到最近的聚类质心 计算新形成的簇的质心 重复步骤 3 和 4 这是一个迭代过程，直到新形成的簇的质心不变...层次聚类完全不同，它不需要我们开始的时候指定簇数，而是先完整的形成整个层次聚类后，通过决定合适的距离，自动就可以找到对应的簇数和聚类。 什么是层次聚类？...Python代码实战案例 上面是理论基础，有点数学基础都能看懂。下面介绍下在如何用代码Python来实现这一过程。这里拿一个客户细分的数据来展示一下。...我们的目的是根据批发分销商的客户在不同产品类别（如牛奶、杂货、地区等）上的年度支出，对他们进行细分。 首先对数据进行一个标准化，为了让所有数据在同一个维度便于计算，然后应用层次聚类来细分客户。
本文将总结一些Python中的高频写法，通过详实的示例代码展示如何精简代码、提高效率，助力读者更加熟练地运用Python编程。 列表推导式 列表推导式是Python中的精简写法之一，用于快速创建列表。...zip函数用于将多个列表的元素按对组合，创建一个元组的列表。...使用collections.Counter进行计数 Counter是Python中用于计数的强大工具，特别适用于统计可迭代对象中元素的出现次数。...从列表推导式和字典推导式的使用开始，通过简明扼要的示例展示了如何用更紧凑的语法生成列表和字典。同时，enumerate和zip的灵活运用使得在循环中获取索引和组合多个列表元素变得更为简便。...深入讨论了一些高级话题，如collections.Counter的计数功能，以及异常处理中try和except的运用。
从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类中分离出小类，直到不能再分为止；后者则相反，首先所有样本自成一类，然后不断两两合并，直到最终形成几个大类...很自然的，我们想到利用最大似然估计来确定这些参数，GMM的似然函数如下： 如何用 GMM 来做 clustering 呢？...23）LDA 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。...那么，如果我们要生成一篇文档，它里面的每个词语出现的概率为： 这个概率公式可以用矩阵表示： 其中”文档-词语”矩阵表示每个文档中每个单词的词频，即出现的概率；”主题-词语”矩阵表示每个主题中每个单词的出现概率...；”文档-主题”矩阵表示每个文档中每个主题出现的概率。
之前我写过《 如何用Python从海量文本抽取主题？ 》一文，其中有这么一段： 为了演示的流畅，我们这里忽略了许多细节。...但是，最近我发现，好像至今为止，我们的教程从来没有介绍过如何用机器学习做情感分析。 你可能说，不对吧？ 情感分析不是讲过了吗？老师你好像讲过《 如何用Python做情感分析？...》，《 如何用Python做舆情时间序列可视化？ 》和《 如何用Python和R对《权力的游戏》故事情节做情绪分析？ 》。 你记得真清楚，提出表扬。...向量化 《 如何用Python从海量文本抽取主题？ 》一文里，我们讲过自然语言处理时的向量化。 忘了？ 没关系。 子曰： 学而时习之，不亦乐乎？ 这里咱们复习一下。...小结 回顾一下，本文介绍了以下知识点： 如何用一袋子词（bag of words）模型将自然语言语句向量化，形成特征矩阵； 如何利用停用词表、词频阈值和标记模式(token pattern)移除不想干的伪特征词汇
这个函数使用python库pdf-miner，从PDF文档中提取除了图像以外（当然也可以修改这个函数，使之能处理图像）的所有字符。...该函数简单地取得主目录中pdf文档的名称，从中提取所有字符，并将提取的文本作为python字符串列表输出。 ? 上图显示从pdf文档中提取文本的函数。...▌对提取的文本进行清洗 ---- ---- 从pdf文档中提取的文本包含无用的字符，需要将其删除。 这些字符会降低我们的模型的有效性，因为模型会将无用的字符也进行计数。...文档术语矩阵（document term matrix）被格式化为黑白数据框，从而可以浏览数据集，如下所示。 该数据框显示文档中每个主题的词出现次数。...图中显示LDA模型如何用5个主题建模DocumentTermMatrix。 下面的代码使用mglearn库来显示每个特定主题模型中的前10个单词。 人们可以很容易从提取的单词中得到每个主题的摘要。
本书将为您提供概率论、统计学、线性代数和微分学等主题的工作知识，这些是使深度学习易于理解的基本数学知识，也是成功练习深度学习的关键。...这四个子领域中的每一个都与Python代码和实际操作的示例相关联，这些示例弥合了纯数学及其在深度学习中的应用之间的差距。...章节建立在彼此的基础上，基本的主题，如贝叶斯定理，然后是更高级的概念，如使用向量、矩阵和函数的导数训练神经网络。...你将学习: 概率规则，概率分布，贝叶斯概率 使用统计数据来理解数据集和评估模型 如何操作向量和矩阵，并利用它们在神经网络中移动数据 如何用线性代数实现主成分分析和奇异值分解 如何应用改进版本的梯度下降，...如RMSprop, Adagrad和Adadelta 一旦你通过AI编程的镜头理解了本书中呈现的核心数学概念，你就会有基础的知识来轻松跟随和使用深度学习。
炎炎夏日，独坐家中，闲来无事，便用Python写了2个简单的解闷小游戏，分享给你们，也希望大家通过这两个小游戏可以学习Python的编程知识。...九宫格游戏对人们的思维锻炼有着极大的作用，千百年来对人们的思维训练影响巨大，从古时起人们便意识到九宫格的教育意义，现在也经常出现在文学、影视中。 ? 好了，放了这么多洋屁，该进入正题啦！...九宫格是三行三列，每一行都是1-9中的3个数字，所以我们先取1-9所有的3个数字的全排列组合[S1,S2,…,Sn]，总共有9*8*7=504种。...这样3行，其实就是每一行从这个504序列里面取一个放到第一排、第二排、第三排，就形成了一个矩阵。 最后对这个3*3的矩阵，只要判断行、列、对角线和斜对角线都是15就可以了。...3.分别对数字大了，小了和正好，三种情况进行判断，并且retry的计数器进行加1。
此外，也可以使用下面的符号（仅适用于C ++ ）： 下面，来看一个BGR色彩排序的3通道图像（由imread返回默认格式）： C ++代码 Python 对于数据类型为浮点值的图像,可以使用相同的方法...（例如，可以通过运行Sobel算子获取一个通道的图像）（仅适用于C ++）： 利用相同的方法可以修改像素亮度值： OpenCV中有一些函数，尤其是在calib3d模块中，如CV :: projectPoints...利用std::vector可以很容易地构建出这样的矩阵（仅适用于C ++）： 利用相同的方法Mat::at可以访问矩阵中的点（仅适用于C ++）： 内存管理和引用计数 Mat是保持矩阵/图像特性的一种结构...对应一个相同的图像数据，可以构建出多个Mat实例，此外, Mat还包含一个引用计数器，当Mat对象被释放时，利用引用计数器指针来决定是否重新分配数据。...例如，下面是如何从现有的灰度图像中提取出黑色图像IMG 选择感兴趣的区域： 将彩色图像转换成灰度图像： 将图像类型从8UC1变为 32FC1： 可视化图像 在算法开发过程中，如果能看到运行的中间结果是非常有用的
只出现一次的数字 136 只出现一次的数字 LeetCode-Python-137. 只出现一次的数字 II 137 只出现一次的数字 II LeetCode-Python-138....无向图中连通分量的数目 323 无向图中连通分量的数目 LeetCode-Python/Java-338. 比特位计数 338 比特位计数 LeetCode-Python-339....情感丰富的文字 （双指针） 809 情感丰富的文字 LeetCode-Python-811. 子域名访问计数 811 子域名访问计数 LeetCode-Python-814....形成字符串的最短路径 （双指针） 1055 形成字符串的最短路径 2019年力扣杯初赛-LeetCode-1056-1....比较字符串最小字母出现频次（数组 + 字符串 + 二分查找） 1170 比较字符串最小字母出现频次 LeetCode-Python-1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 1171 从链表中删去总和值为零的连续节点
大数据文摘作品 作者：TirthajyotiSarkar 编译：丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model...另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占据了难以取代的地位。 那么，如何用Python来实现线性回归呢？...由于机器学习库scikit-learn的广泛流行，常用的方法是从该库中调用linear_model来拟合数据。...但是，由于其特殊性，它是简单线性回归中最快速的方法之一。除了拟合的系数和截距项之外，它还返回基本统计量，如R2系数和标准差。...方法五：Statsmodels.OLS ( ) Statsmodels是一个小型的Python包，它为许多不同的统计模型估计提供了类和函数，还提供了用于统计测试和统计数据探索的类和函数。
项头表（线性结构）：里面记录了所有的1项频繁集出现的次数，按照次数降序排列。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次，因此排在第一位。...对于每个事务中的项，从根节点开始，如果该项在当前节点的子节点中存在，则增加子节点的支持度计数；否则，创建一个新的子节点，并更新项头表中该项的链表。最后构建得到的树称为FP树。...构建条件模式基：对于每个项头表中的项，从项头表链表的末尾开始，递归遍历该项的链表，生成以该项为后缀路径的条件模式基。每个条件模式基包含路径中除了当前项的其他项以及对应的支持度计数。...递归挖掘FP树：对于每个项头表中的项，将它与条件模式基组合，形成新的频繁项集。如果条件模式基非空，则以条件模式基为输入递归调用FP树构建和挖掘过程。...首先，将事务数据集转换为布尔矩阵表示，然后调用fpgrowth函数来寻找指定最小支持度阈值的频繁项集。 另外，如果你想使用自己实现的FP-Growth算法，可以参考相关的开源实现和算法细节。
NLP是什么，我就不过多介绍了，就是让计算机能处理我们的语言。话说，计算机不是已经能处理语言了？C++，JAVA，python，计算机都能高效的处理。...接下来就要提到计数的方法。 先要说下什么是语料库，简单理解就是我们的训练数据，语料库中包含大量关于自然语言的实践知识，计数方法的本质就是从语料库里提取文本相关知识。...接下来算相似度，就可以用余弦相似度了： 计数方法的改进 统计上下文单词出现的次数，是存在问题的，这样会造成共现次数越多，相关性越高的情况，比如"the"和"car"出现的频率比"drive"和"car...有了PPMI的值，我们就可以把上述表格中的计数值替换成PPMI，这样就有了PPMI矩阵，我们就有了更好的单词向量。但是我们知道BOW的方法矩阵维度过高，我们可以用SVD等方法进行降维。...小结 本章介绍了同义词词典和基于计数的方法计算单词间的相关性，以及如何用PPMI矩阵做优化，下一章将详细介绍w2v的方法。
Read10X() 函数从 10X 读取 cellranger 管道的输出，返回唯一的分子识别 (UMI) 计数矩阵。该矩阵中的值表示在每个细胞（列）中检测到的每个特征（即基因；行）的分子数量。...接下来我们使用计数矩阵来创建 Seurat 对象。该对象充当容器，其中包含单细胞数据集的数据（如计数矩阵）和分析（如 PCA 或聚类结果）。...例如，在 Seurat v5 中，计数矩阵存储在 pbmc[["RNA"]]$counts 中。...矩阵中.的值代表 0（未检测到分子）。由于 scRNA-seq 矩阵中的大多数值都是 0，因此 Seurat 只要有可能就使用稀疏矩阵表示。...这些基于 QC 指标、数据标准化和缩放以及高度可变特征的检测的细胞选择和过滤。 Seurat 允许您轻松探索 QC 指标并根据任何用户定义的标准过滤细胞。
通过这些例子，我们会教你以下分析方法:线性回归，逻辑回归，各种树、文本分析、集群化、可视化和优化组合。...本课程结束时，你就会知道如何用数据科学和机器学习模型来构建和获得见解。...、图形和统计数据都需要。...: 概率矩阵，微积分 工具: 没有限制 对机器学习爱好者来说这是有史以来最好的公开课。...: 编程 工具: Python，R，SQL 介绍数据科学的基础知识，通过实践经验从大数据中提取价值。
这意味着，模型在处理 dogs 的数据时不能与模型已经学习过的 cats 的特征联系起来（如它们都有是动物，都有四条腿，都是宠物等等）。...共生矩阵是这样一种矩阵，它包含这个词在所有语料库（或训练集）中和所有其他词组合出现的次数。我们来看一下共生矩阵的样子。 ? ? 通过上面这个简单的共生矩阵的例子，我们可以获得很多相当有用的信息。...利用这一原则的方法可以分为两类： 基于记数的方法（例如：潜在语义的分析）； 预测方法（例如：神经概率语言模型） 他们的区别是-- 用计数的方法计算某个词在大型文本语料库中与其相邻词汇共同出现的频率的统计数据...，然后将这些统计数据的每个词映射为小且密集的向量。...Skip-gram 模型的直观感受 作为一个示例，我们需要考虑数据集－ the quick brown fox jumped over the lazy dog 我们首先形成一个单词数据集和它们出现的上下文
我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。...所谓非线性，指的是词语之间的相互组合形成新的语义。事实上，我们的初步模型中已经简单地引入了非线性——在前面的模型中，我们将积极词语和消极词语相邻的情况，视为一个组合的消极语块，赋予它负的权值。...更精细的组合权值可以通过“词典矩阵”来实现，即我们将已知的积极词语和消极词语都放到同一个集合来，然后逐一编号，通过如下的“词典矩阵”，来记录词组的权值。...虽然我们可以从网络中大量抓取评论数据，但是这些数据是无标注的，我们要通过已有的模型对评论数据进行情感分类，然后在同一类情感（积极或消极）的评论集合中统计各个词语的出现频率，最后将积极、消极评论集的各个词语的词频进行对比...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。...在算法的实现上，我们则选用了Python作为实现平台。...所谓非线性，指的是词语之间的相互组合形成新的语义。事实上，我们的初步模型中已经简单地引入了非线性——在前面的模型中，我们将积极词语和消极词语相邻的情况，视为一个组合的消极语块，赋予它负的权值。...更精细的组合权值可以通过“词典矩阵”来实现，即我们将已知的积极词语和消极词语都放到同一个集合来，然后逐一编号，通过如下的“词典矩阵”，来记录词组的权值。...虽然我们可以从网络中大量抓取评论数据，但是这些数据是无标注的，我们要通过已有的模型对评论数据进行情感分类，然后在同一类情感（积极或消极）的评论集合中统计各个词语的出现频率，最后将积极、消极评论集的各个词语的词频进行对比
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的...教程 | 基础入门：深度学习矩阵运算的概念和代码实现 从概率论到多分类问题：综述贝叶斯统计分类 机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导 How 致初学者 教程 | Kaggle...代码优化指南：人生苦短，我用Python 资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结 教程 | Python代码优化指南：从环境设置到内存分析（一） 资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU...（最新版） 深度 | 英伟达Titan Xp出现后，如何为深度学习挑选合适的GPU？这里有份性价比指南 Titan XP值不值？...| 如何使用深度学习硬件的空余算力自动挖矿 教程 | 如何用Python和机器学习炒股赚钱？
作者：杰少 AutoEDA四天王 简介 在三年前，我们做数据竞赛或者数据建模类的项目时，前期我们会耗费较多的时间去分析数据，但现在非常多擅长数据分析的大师们已经将我们平时常看的数据方式进行了集成，...介绍 01 D-Tale D-Tale是Flask后端和React前端组合的产物，也是一个开源的Python自动可视化库，可以为我们提供查看和分析Pandas DataFrame的方法，帮助我们获得非常数据的详细...分位数统计，如最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位距 描述性统计数据，如均值、众数、标准差、总和、中值绝对偏差、变异系数、峰态、偏度 出现最多的值 直方图 高度相关变量、Spearman、...Pearson 和 Kendall 矩阵的相关性突出显示 缺失值矩阵、计数、热图和缺失值树状图 ... 03 Sweetviz Sweetviz也是一个开源Python库，Sweetviz可以用简短几行代码生成美观...2021-10-30 22:50:43,599 - INFO - Pyspark backend NOT loaded 2021-10-30 22:50:43,600 - INFO - Python
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