1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布,并且干扰分析的结果,怎么处理它们是一门大学问,而我根本还没入门。 (1)异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法,作者认为移动中位数的方法最好,代码
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点,但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。在Dataquest,我们教授两种语言,并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。事不宜
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据上的数学运算,提供数据结构以及相应高效的处理函数,很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库)都依赖于Numpy库;
本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型(快速且准确地)拟合大型数据集的重要性。如本文所示,在线
GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
选自Medium 作者:Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与:晏奇、刘晓坤 本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预
作为科学计算中的中流砥柱,SciPy 从 2001 年到现在已经走过了十九个年头,它为最优化、积分、微分方程等各种数值计算提供了完整的流程,也为科研分析人员提供了最好用与高效的开源库。
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,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必! 在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Pyth
从数据分析的角度,我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布,其实 Python 中有一个可以自动拟合数据分布的库 —— distfit 。这是一个python包,用于通过残差平方和(RSS)和拟合优度检验(GOF)对89个单变量分布进行概率密度拟合,并返回最佳分布。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
上一篇文章我们详细介绍了过拟合和L1、L2正则化,Lasso就是基于L1正则化,它可以使得参数稀疏,防止过拟合。其中的原理都讲的很清楚,详情可以看我的这篇文章。 链接: 原理解析-过拟合与正则化
机器学习算法按照目标变量的类型,分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据,而对于它的预测方法称为分类,连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值,对于它的预测方法称为回归。 “回归”一词比较晦涩,下面说一下这个词的来源: “回归”一词是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测,目的是根据上一代豌豆种子(双亲)的尺寸来预测下一代豌豆种子(孩子)的尺寸。 Galton在大量对象上应用了回归分析,甚至包括人的身高预测。他注意到,如果双亲
你可能会问,为什么是copulas?我们指的是数学上的概念。简单地说,copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
作者 | hzyido 来源 | 简书 糖豆贴心提醒,本文阅读时间6分钟,文末有秘密! 这篇文章介绍了Python机器学习环境的搭建,我用的机器学习开源工具是scikit-learn。 下面具体介绍环境搭建以及遇到的一些问题。所有可能需要的软件都可在官网下载,或者在我的百度网盘下载:http://pan.baidu.com/share/linkshareid=1273581610&uk=3510054274。这里介绍的在windows下搭建的,同时我也在ubuntu 13.04下搭建成功,之前也一
本文引自图灵教育《机器学习系统设计》的第一章——Python机器学习入门。 如果你只想学习基础理论,那么这本书或许并不适合你。它并没有深入机器学习背后的数学细节,而是通过Python这样一种广泛应用的脚本语言,从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决实际问题的过程一一呈现在你的面前。这本书的最大特点在于:易上手、实践性强、贴近应用。它可以让你在很短的时间内了解机器学习的基本原理,掌握机器学习工具,然后去解决实际问题。从文字、声音到图像,从主题模型、情感分析到推荐技术,本书所教给你的都是最实
这里是用python解决数学建模的一些问题,用到的是python3.x,scipy,numpy和matplotlib。
最近正在准备数维杯,之前试过在电脑上安装 tensorflow,但一直都不成功。然后看了一眼 pip 管理工具下一堆包,乱得一批,所以干脆直接打算捡一些比较重点的包装上,比较鸡肋的就不要了。
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程(当然这也涉及广义上的QRM)来拟合和预测风险价值(Value-at-Risk,VaR)
本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件,然后安装。安装过程基本都是傻瓜式,不做过多叙述,一路回车即可。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ) 。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
机器之心整理 作者:蒋思源 近日,ApacheCN 开放了 XGBoost 中文文档项目,该项目提供了 XGBoost 相关的安装步骤、使用教程和调参技巧等中文内容。该项目目前已完成原英文文档 90% 的内容,机器之心简要介绍了该文档并希望各位读者共同完善它。 中文文档地址:http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/ 英文文档地址:http://xgboost.apachecn.org/en/latest/ 中文文档 GitHub 地址:https://github.c
刚开始入门机器学习,好的学习路径非常重要,以下是我个人最近学习机器学习的心得,与大家分享。
在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误:
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法。
看了下svm(支持向量机)的实现原理,感觉基础的部分还是不难懂的,但是如果要自己动手实现的话还是有很大难度的,况且自己写的效果肯定不太好。于是就在网上找了一个大牛写的svm库,实现了多种分类方式,而且涵盖了几乎所有常见语言的接口,用起来方便而且效果也很好。
python的Scripy提供了丰富的数学工具,python的科学计算包scipy的里面提供了一个函数,可以求出任意的想要拟合的函数的参数。那就是scipy.optimize包里面的leastsq函数。函数原型是:
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时,近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
对于任何业务而言,基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少?你希望商店的客流量是多少?多少人会乘坐飞机旅游?类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
概要 本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下: 读入数据并清洗数据 探索理解输入数据的特点 分析如何为学习算法呈现数据 选择正确的模型和学习算法 评估程序表现的准确性 读入数据 Reading the data 当读入数据时,你将面临处理无效或丢失数据的问题,好的处理方式相比于精确的科学来说,更像是一种艺术。因为这部分处理适当可以适用于更多的机器学习算法并因此提高成功的概率。 用NumPy有效地咀嚼数据,用SciPy智能地吸收数据 Python是一个高度优化的解释性语言,
作者:Eryk Lewinson 翻译:张睿毅校对:张睿毅 本文约4200字,建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包,以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签:数据帧, 精选, 机器学习, Python, 技术演练 设置和数据 在本文中,我们主要使用非常知名的Python包,以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包,这是一个包含许多有用功能的库,这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库,如下所示: import n
这是通过python语言绘制的线性相关曲线拟合图,感觉比R语言在代码上更简洁,且图片能展示的信息更多。
本文从非线性数据进行建模,带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
解决痛点:“还有一个月就春节了,老板希望预测春节的订单量,该如何预测呢?”本文以预测的价值为出发点,和大家分享不同场景所适用的预测方式,并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而,这个模型的主要参考,Blei etal 2003可以在线免费获得,我认为将语料库(文档集)中的文档分配给基于单词矢量的潜在(隐藏)主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子(来自lda)将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那么,让我们开始......
作者:章华燕 编辑:祝鑫泉 零 环境介绍: · Python版本:3.6.2 · 操作系统:Windows · 集成开发环境:PyCharm 一 安装Python环境: 1.安装Python:
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