只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
PSI这个指标我们在风控建模前后都是需要密切关注的,这个指标直接反映了模型的稳定性,对于我们评估模型是否需要迭代有着直接的参考意义。今天我将从下面几方面来介绍一下这个指标。
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类:
需求:有一个csv文件,里面有一些经纬度数据。其中每一行有若干组经纬度数据,都是用逗号隔开。我们需要做的就是,将每一个经纬度数据提取出来,分别存储到Excel的两列中,同时多添加一列,表示行号,总共就是3列。
中文分词:指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程,这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法:基于词典规则和基于机器学习
亲人工作考试,公司给的题库好像是直接从数据库导出的表格Excel形式,在移动端上非常难看,需要不断左右上下滑动,看不了多少题眼就瞎了,遂主动请缨编写python脚本解决之。
所以这个教程既不是python入门,也不是机器学习入门。而是引导你从一个机器学习初级开发者,到能够基于python生态开展机器学习项目的专业开发者。
w o r d 1 word1 word1, w o r d 2 word2 word2 表示两个不同的词, P w o r d 1 P_{word1} Pword1 表示在整个语料库中 w o r d 1 word1 word1 出现的概率,一般认为:
Python标准库是Python编程语言的内置模块集合,它提供了广泛的功能和工具,用于开发各种类型的应用程序。下面是一些常用的Python标准库以及它们的简要介绍:
假设你有1亿条记录,有时候用到75%数据量,有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。
Polar的标志 表列数据是任何数据科学家的面包和主食。几乎所有的数据湖和仓库都使用数据表格来处理数据,并提取关键特征进行处理。最常用的数据制表方法之一是Dataframes。它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas,这是一个python包,对于有限的数据来说,它的表现足够好。然而,如果数据太大,Pandas无法处理,但对Spark等分布式文件管理系统来说又太小,怎么办?Polars试图弥补这一差距。 Polars是用Rust编写的,以获得
大家好呀!在上一篇我们介绍了3种业界常用的自动最优分箱方法。 1)基于CART算法的连续变量最优分箱 2)基于卡方检验的连续变量最优分箱 3)基于最优KS的连续变量最优分箱 今天这篇文章就来分享一下这3种方法的Python实现。
写了那篇《如何用Python批量提取PDF文本内容?》后,我在后台收到了许多留言。
在实际工作中,有些场景下,因为产品既有功能限制,不支持特大文件的直接处理,需要把大文件进行切割处理。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,几乎可以无缝地对多变量输入问题进行建模。
处理大规模数据集时常是棘手的事情,尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下,可以使用 Python Pandas 提供的一些功能,降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
毕竟在文章《A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis》,有这个时间消耗对比,不服不行!
^(.*?,.*?)\K, 作用: 匹配到csv文件每行数据出现的第n个逗号,可对其进行替换等操作。
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不
在机器学习的任务中,时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集。此处我们使用 numpy 完成这个任务。iris 数据集中有 150 条数据,我们将 120 条数据整合为训练集,将 30 条数据整合为测试集。
今天我们就用这份数据,根据新车报价,行驶里程,上牌时间,排量,变速箱,排放标准这些字段,对交易价做一个预测分析。
除了数据清洗和数据探索的主题外,许多有效的NLP(自然语言处理)分析都是依赖于对文本数据的预处理。因此,我决定手把手展现一个对来自苹果App Store简述的文本数据预处理的过程,并且对这些数据使用K均值聚类算法。
前文给大家说了python机器学习的路径,这光说不练假把式,这次,罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目,今天的流程如下:
作者:何之源 首发于知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制) 文章地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言,我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题!你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
最近笔者在做文本挖掘项目时候,写了一些小算法,不过写的比较重,没有进行效率优化,针对大数据集不是特别好用,不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
如何让Pandas更快更省心呢?快来了解新库Modin,可以分割pandas的计算量,提高数据处理效率,一行代码即刻开启Pandas四倍速。
首先,利用哔哩哔哩的弹幕接口,把数据保存到本地。接着,对数据进行分词。最后,做了评论的可视化。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
好项目,正好让大家练手Python,于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣!!!的销售情况。
大家好,我是Bynn,数据团Python微专业和可视化微专业的优秀学员。前些天,我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条:
对于某个城市的出租车数据,一天就有33210000条记录,如何将每辆车的数据单独拎出来放到一个专属的文件中呢?
之前针对WorkerHub小程序做的数据分析文章 互联网卷王花落谁家? 收到了一些小伙伴的回复,点名要学习数据分析,其实我也是一知半解,想着来写几篇文章简单聊下我分析的过程。
例如,某次研发上线代码,造成了某种前缀的key出现了脏数据(例如key前缀名称为 key_ ), 我们需要快速的清理掉这些问题key。
2018余额已不到两天,2018初的flag完成了几个?今天我利用Python爬虫和数据分析技术,分析我的2018年文章分享情况。
春节期间重写了“笑来投资演练程序1.0版”这个程序,可以每个月自动更新几支股票的行情数据。程序的功能不复杂,但是编程新手想实现它仍有相当的困难。为了短时间内完成主要功能,我使用了最熟悉的C#编程语言,
pandas是python数据分析的不二选择,堪称瑞士军刀般的存在,几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话,那么就是其不支持分布式,所以对于小数据量完全不压力,但面对大数据时却当真有些乏力。近日,自己便用pandas处理了一些大数据场景,现分享几个心得技巧。
CSV(comma-separated value,逗号分隔值)文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本,表格(或电子表格)中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比,CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件;相比之下,能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件,但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具,但是当你使用 Excel 文件时,还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由,使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具,那就使用 Python 自己开发一个!
Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对于数据处理和机器学习方面来说,其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中,CSV,JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。
python中有个csv包(build-in),该包有个reader,按行读取csv文件中的数据
在《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中,我们使用了Python基础函数实现了字(符)统计的功能。这篇我们将切入PyFlink,使用这个框架实现字数统计功能。
NLP(自然语言)领域现在可谓是群雄纷争,各种开源组件层出不穷,其中一支不可忽视的力量便是jieba分词,号称要· 往期精选 ·
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
今天来说说,Python 中的任务切分。以爬虫为例,从一个存 url 的 txt 文件中,读取其内容,我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作
kettle主要用于数据清洗,即常见ETL工具,拥有图形化界面且免费的优点。其下载包直接解压打开就能用,遇到的问题:
开发同学前几天给我提了一个数据查询的需求,大体是查询某个表的数据,然后把查询结果以csv的形式提供给他们,一般来说这种定制查询,开发的同学都会提供好语句,DBA同学只需要简单执行即可。 每次看到语句,我都要简单评估一下,今天的语句看起来非常简单,需要在一个历史库中进行数据查取,从开发同学提供的语句来看,这个查询看起来真不简单。提 供的数据都是近5年内的历史数据,所以我简单看了下,这个表有10亿的记录,而符合条件的数据就有1亿多条。从数据量来看,这个我是真没法提供了,数据结 果集就肯定几十上百G了,发
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