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jupyter notebook安装部署及实战组合漏斗图绘制

安装Jupyter Notebook Anaconda 安装管理Juypter Notebook Anaconda是一个免费的开发环境，能帮你管理众多的Python库，支持Jupyter Notebook...使用pip命令安装 在命令行中通过python3安装，安装之前建议升级下pip，，解决老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题，这种情况下如果需要其他科学包及其依赖项就需要手动去安装了...run -it -d --name=test. tensorflow/tensorflow:2.2.0-jupyter -p 8888:8082 实践Juypter notebook 在Juypter...本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装，plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具，它对很多编程语言提供接口，交互式和美观易用应该是 Plotly 最大的优势 绘制漏斗图...Plotly进行漏斗图的绘制了。

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    登上GitHub热榜的Python可视化工具：PyGWalker

    想象一下：在Jupyter Notebook 中跑起来一个类Tableau/PowerBI风格的界面，通过简单的拖放操作，就可以完成数据分析和可视化的操作。...使用PyGWalker PyGWalker 支持大部分Jupyter环境（Jupyter Notebook, Juypter Lab等），以及其他的一些云端notebook。...在Jupyter Notebook 使用 PyGWalker 首先安装pygwalker: pip install pygwalker 在Jupyter Notebook 中，引入pandas和pygwalker...图片 创建分面视图来比对不同维度类别下的数据分布情况 图片 PyGWalker可以在你日常使用Juypter等工具进行数据分析时，帮你更快、以更加低代码的形式探索你的数据并制作可视化。...PyGWalker可以在各类主流的python环境中运行，你甚至可以在一些数据竞赛平台如kaggle中做数据分析时，通过PyGWalker快速启动一个交互式分析工具来协助你。

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    浅谈AI机器学习及实践总结

    机器学习的学习过程就是在已知的数据集的基础上，通过反复的计算，选择最准确的函数去描述数据集中自变量X1，X2....Xn 和因变量Y之间的因果关系。这个过程就称之为机器学习的训练也叫拟合。...安装Jupyter Notebook Anaconda 安装管理Juypter Notebook Anaconda是一个免费的开发环境，能帮你管理众多的Python库，支持Jupyter Notebook...使用pip命令安装 在命令行中通过python3安装，安装之前建议升级下pip，，解决老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题，这种情况下如果需要其他科学包及其依赖项就需要手动去安装了...run -it -d --name=test. tensorflow/tensorflow:2.2.0-jupyter -p 8888:8082 实践Juypter notebook 在Juypter...本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装，plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具，它对很多编程语言提供接口，交互式和美观易用应该是 Plotly 最大的优势 绘制漏斗图

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    挑战Jupyter Notebook：云协作、云硬件，上云的Notebook编程环境

    为此，一个位于旧金山的小团队开发了一款名为 Deepnote 的笔记本工具，这是一种云协作、云硬件，上云的 Notebook 编程环境。...Deepnote 官方网站：https://www.deepnote.com/ 如果你是像我一样的数据科学家，你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。...Jupyter Notebook 非常适合数据科学的原型设计。在这个单一的环境中，你可以进行无缝探索性分析、数据可视化以及构建 ML 模型的原型。...下面我们来说一下 DeepNote 中令人兴奋的改进。...在云计算设置中，这个比例更接近 90%，还有 10% 的时间损失在为笔记本配置正确的算力上。 ? 轻松查看并选择笔记本在何种硬件上运行（https://docs.deepnote.com/）。

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    强烈推荐一位数据分析师！

    下面是部分原创精华文章： 一、机器学习+kaggle案例 机器学习和数据分析案例分享是尤而小屋的核心内容，主要包含机器学习理论+kaggle比赛+数据分析的分享： 机器学习 （1）部分关于机器学习的文章...6、机器学习神器Scikit-Learn保姆级入门教程 7、机器学习神器Scikit-Learn入门.PPT kaggle案例 （2）下面是部分kaggle案例分享，逐步更新中： 8、7000字，利用Python...一图胜千言，图形能够更好地展示数据的魅力和价值，小编更新了：plotly、Tableau、Pyecharts、Matplotlib等一系列的Python库，包含动态和静态： 1、可视化神器Plotly...上十字架 6、长沙旅游攻略！31块的臭豆腐它香吗？ 7、成都的火锅应该很辣吧！ 五、MySQL 作为数据分析，数据库的掌握是必备技能，尤其是结构性数据库MySQL。...，学习Pandas操作 8、LeetCode-SQL-176-第二高的薪水 六、工具利器 Peter一直坚持使用各种生产利器，写了很多的关于工具的文章，比如：Markdown、jupyter notebook

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    Kaggle上的泰坦尼克生还数据分析

    上，模型accuracy显示为0.77左右，排在了2000名左右的位置，显然这不是一个好的结果。...也许家人的数目会影响生还率，比如需要照顾家人或者上救生船的时候会让别的家庭成员上等等 Cabin这个变量虽然有很多缺失但是理论上应该也是一个关键特征，因为不同舱位对逃生影响很大 names看似没有用但是似乎它们都满足了.../test.csv",colClasses=test.col.types,na.strings=c("NA","")) 数据整理与清洗 首先考虑前面提到的Names中的title.西方人的命名都有一定规则...也许家人的数目会影响生还率，比如需要照顾家人或者上救生船的时候会让别的家庭成员上等等 Cabin这个变量虽然有很多缺失但是理论上应该也是一个关键特征，因为不同舱位对逃生影响很大 names看似没有用但是似乎它们都满足了...此外前面的代码中的插值函数显然可以重构成一个通用函数就不用每个特征写一个函数了，不过今天先到这里下一步的优化我们就下次再写了。

    1.5K80

    大数据AI Notebook产品介绍和对比

    背景 大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter...paragraph是进行数据分析的最小单位，即在 paragraph中可以完成数据分析代码的编写以及结果的可视化查看。因此，一个paragraph 可看做是一个基本的任务单元。...首先repl的方式强调实时反馈执行结果，特别是在大数据环境下，一段代码可能需要执行很长时间，在执行的过程中，zeppelin的用户期望看到执行进度和中间结果，需要在前后端之间建立一个长连接，便于实时传递数据...总结 两个产品功能都差不多，不过相比较而言zeppeplin比较是适合企业级部署应用，支持比较多的大数据计算引擎，而juypter notebook比较适合于个人用户以及AI建模人员去使用，目前各大云厂商都有类似的结局方案...，生产化的化基本上都是以云原生的方式去部署。

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    在Apache反向代理的Linode上安装Jupyter Notebook Server

    介绍 Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell，可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎，支持图形的在线渲染，导出为各种格式，以及用于数学符号的LaTeX。...本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器，该服务器将使用Apache作为反向代理，便于远程访问您的计算需求。...重新加载新的.bashrc更改： exec bash 创建自签名证书 官方文档建议生成自签名SSL证书，以防止从浏览器中在Notebook中发送未加密的密码。...Notebook 的配置文件中定义的基本URL路径相匹配的URL/jupyter路径可以有任何名称。...： 请注意，此设置仅适用于单用户; 同一笔记本电脑上的同时用户可能会导致不可预测的结果。

    3.1K20

    day105-Linux安装Python3&ipython&juypter&virtualenvwrapper

    juypter 2.2.1 安装 juypter pip3 install jupyter 2.2.2设置 jupyter 密码 # linux输入命令： ipthon，进入ipython的交互式界面...# 密码随便设置 # from IPython.lib import passwd # passwd() #直接输入，生成jupyter登录的密码 2.2.3生成 juypter 配置文件 # 完成上步...# Linux输入命令： jupyter notebook --generate-config --allow-root 2.2.4编辑 juypter 配置文件，建议修改成静态 ip，方法可百度 #...完成上步 # linux输入命令： vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py # 修改如下配置一致即可，去掉注释符 # 才能读取代码 c.NotebookApp.ip...# 完成上步 # linux输入命令： jupyter notebook --allow-root 2.2.6启动不了的一些问题 # 如果启动不了，很可能是防火墙问题 # iptables -L

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    本地远程访问Linux服务器上的jupyter notebook

    不过我们可以将Jupyter notebook安装在Linux服务器中，然后通过本地的浏览器来访问Linux服务器中的Jupyter notebook。...在Linux服务器上安装Anaconda Jupyter notebook是Anaconda中的内嵌工具，所以如果需要使用Jupyter notebook首先要安装Anaconda。...▲成功安装Anaconda 本地访问Linux服务器上的jupyter notebook 如果此时在拥有桌面的Linux Terminal中输入"jupyter notebook"之后会自动弹出系统默认的浏览器...▲在本地机器上执行ssh端口转发命令 查看在XShell中监听的jupyter notebook服务的地址，这里需要将完整的token也复制下来。...▲通过本地浏览器访问Linux服务器中的jupyter 下面是我的Linux服务器中的文件，通过对比印证了本地访问的是Linux服务器中的jupyter notebook。

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    在Kaggle上赢得大数据竞赛的技巧和窍门

    我曾经通过参加Kaggle的竞赛来学习机器学习。在2011年，在几乎不懂数据科学的情况下，我参加了第一场竞赛。很快，我就在一场股票交易大赛中获得了大约一百个人中的第五名。...在Kaggle的博客上可以找到在竞赛结束时发生的那些看似是半随机变化的好帖子。 在这篇文章中，我将分享自己在Kaggle竞赛中获得成功的诀窍。...坚持不懈，持之以恒 要在Kaggle竞赛中取得成功，首要条件就是坚持不懈。当你看到第一次提交的排名时，很容易会产生气馁的情绪，但你绝对应该继续尝试下去。...在一场竞赛中，我在一个主题上差不多尝试了所有的方法。 在我的第一次Kaggle竞赛，“照片质量预测”竞赛中，我最终排在了第50名，我不知道那些顶级对手所做的与我做的有什么不同。...例如，在一些竞赛中，第三和第四名就差了0.001％。在这一点上，很难说他们谁的方法是更好，但是却只有其中一个被认为是赢家。 我想，这就是Kaggle上的一个事实。

    1.3K90

    Kaggle Master的上分神技

    Beta Target Encoding 在kaggle竞赛宝典中，有一篇《Kaggle Master分享编码神技-Beta Target Encoding》，很好的介绍了Beta Target Encoding...，该编码方案来源于kaggle曾经的竞赛Avito Demand Prediction Challenge 第14名solution。...Beta Target Encoding可以提取更多的特征，不仅仅是均值，还可以是方差等等； 从作者的开源中，是没有进行N Fold提取特征的，所以可能在时间上提取会更快一些； 从作者的对比上我们可以看到...np.isnan(value)] = np.nanmedian(value) return value K-Fold Target Encoding 在Target Encoding的基础上...，K-Flod 目标编码的基本思想源自均值目标编码，在均值目标编码中，分类变量由对应于它们的目标均值替换。

    1.2K20

    在Jupyter Notebook中显示AI生成的图像

    在本指南中，我将详细介绍如何构建一个基于用户输入的动态高效图像生成应用程序，并在Jupyter Notebook中显示图像输出。 什么是Jupyter Notebook？...您需要什么： 您需要进行以下设置： 在您的机器上安装Python 注册Cloudinary免费帐户 OpenAI API密钥。...创建应用程序 在您的项目目录终端中，运行此命令：jupyter notebook，以在http://localhost:8888上启动开发环境。...如果他们没有输入提示，则当用户在空白输入上按下回车键时，提供的提示将显示图像。...来自OpenAI API的生成的输出图像 Cloudinary中上传的AI生成的图像 项目的完整源代码，请使用这个gist或Google Colab中的这个notebook。 结论 已经有灵感了吗？

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    我常用的5个Python可视化库

    Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装的可视化库，一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...Bokeh Bokeh主打web交互式可视化，图表不再是冷冰冰的图片，而是可以随意去调整的可视化交互工具，比如创建看板、应用、网页，都可以轻松实现，你也可以在jupyter notebook上去展示Bokeh...plotly.js是非常出名的交互式可视化工具，它有Python的第三方接口，也就是plotly库。...plotly绘制的图表相对比较美观，适合商用展示，且它的图表可以基于web，能进行多元化的交互操作。 其次plotly可定制化也非常强，类似于matplotlib，你可以对图表做任何细节的修改。

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