原创 安利十二個常用的IPython魔法命令
不能以偏概全哈，就我個人而言，在日常編程中一般都會用到兩個編譯器——Pycharm和Jupyter，在刷算法、寫爬蟲時會用到前者，因爲我習慣用Pycharm裏的Debug功能調試，很容易找出代碼中的Bug。 而進行數據分析、機器學
2020-07-02 14:42:15
原创 二分查找及對應的幾道經典題目
二分查找(Binary Search)屬於七大查找算法之一，又稱折半查找，它的名字很好的體現出了它的基本思想，二分查找主要是針對的是有序存儲的數據集合。 假設有一個集合和一個待查找的目標值，每次都通過將目標值和處於集合中間位置的元
2020-07-02 14:42:15
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原创 Python數據分析——《隱祕的角落》開播之後就沒下過熱搜？
不會吧、不會吧，不會還有朋友沒看《隱祕的角落》吧，如果沒有斷網的話，最近朋友圈、微博等都應該被這部只有十二集的國產網劇刷屏了。開播初豆瓣評分就已經達到9.0，甚至一度竄到9.2，要知道國產電視劇過9分的都寥寥無幾，更何況還只是一部
2020-06-29 05:44:05
原创 一文湊齊四種變量轉換方法！
在一份數據集中通常會遇見兩類數據——數值型與類別型，數值型變量通常就是int、float類型，類別型變量就是object類型，也就是我們總說的字符型變量。如果更官方地講，數值型變量被稱作定量變量、類別型變量被稱作定性變量。 數值型
2020-06-27 09:49:43
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原创 Kaggle競賽入門實戰——機器學習預測房屋價格
這篇文章是介紹一個完整的機器學習小項目——預測房屋價格，它是Kaggle競賽中入門級的題目，和我們比較熟悉的泰坦尼克號生存預測處於同一等級。在之前介紹KNN算法時，曾用過這個數據集，但只是通過簡單的建模幫助理解KNN的思想，本文會
2020-06-22 15:18:58
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原创 python數據分析——擇偶標準與黑名單
誕生背景 不偏不倚，恰好單身20年，這對於一個優秀的人是特別苦惱的，我也漸漸陷入了自我懷疑中，可是想來想去除了與高 富 帥 不太搭邊外，我也沒有什麼致命的缺點呀，慢慢地，朋友都知道我爲何而愁： 可能我還是沒有意識到自身的問題，所
2020-06-19 08:56:06
原创 機器學習筆記(二)——KNN算法之手寫數字識別
算法簡介 手寫數字識別是KNN算法一個特別經典的實例，其數據源獲取方式有兩種，一種是來自MNIST數據集，另一種是從UCI歐文大學機器學習存儲庫中下載，本文基於後者講解該例。 基本思想就是利用KNN算法推斷出如下圖一個32x32的
2020-06-19 08:56:06
原创 機器學習入門級實例——針對葡萄酒質量進行建模
數據背景 本文數據取至於UCI——歐文大學機器學習數據庫，是一個免費且十分好用的數據庫，在學習機器學習時會接觸一個基礎的數據集——鳶尾花，就是歐文大學提供的，本文就是在一個名叫葡萄酒品質的數據集的基礎上進行建模 附上數據鏈接：數據
2020-06-19 08:56:06
原创 機器學習筆記(七)——初識邏輯迴歸、不同方法推導梯度公式
一、算法概述 邏輯迴歸(Logistic)雖帶有迴歸二字，但它卻是一個經典的二分類算法，它適合處理一些二分類任務，例如疾病檢測、垃圾郵件檢測、用戶點擊率以及上文所涉及的正負情感分析等等。 首先了解一下何爲迴歸？假設現在有一些數據點
2020-06-19 07:41:47
原创 Python實現淘寶爬取——奶粉銷售信息爬取及其數據可視化
簡介 雙十一剛過，TB的銷售額又創下了新高，我也爲2000+億做出了貢獻 恰巧買了一袋德運奶粉，味道還不錯。我就在想，接觸爬蟲也有兩個多月了，還沒有爬過TB這種經典的網站，藉着勁頭就爬取了一下TB上奶粉的銷售信息 爬蟲 在淘寶框搜
2020-06-19 07:41:47
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原创 機器學習筆記(九)——手撕支持向量機SVM之間隔、對偶、KKT條件詳細推導
SVM概述 支持向量機(SVM)是一種有監督的分類算法，並且它絕大部分處理的也是二分類問題，先通過一系列圖片瞭解幾個關於SVM的概念。 上圖中有橙色點和藍色點分別代表兩類標籤，如果想要將其分類，需要怎麼做呢？可能有的夥伴會想到上
2020-06-19 07:41:47
原创 python基於pandas數據分析實例——FIFA球員數據簡單分析
pandas+matplotlib=簡單數據分析1、簡介2、需要用到的庫3、代碼正文 1、簡介 最近在學習數據分析，這也是python比較熱門的一個方向，結合爬蟲能分析許多東西，數據是在kaggle上找到的，上面很多實用性很強的數
2020-06-19 07:41:47
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原创 機器學習筆記(五)——輕鬆看透樸素貝葉斯
一、算法概述 貝葉斯算法是基於統計學的一種概率分類方法，而樸素貝葉斯是其中最簡單的一種；樸素貝葉斯屬於監督學習的算法之一，一般用來解決分類問題，我們之所以稱之爲"樸素"，是因爲整個形勢化過程只做最原始、最簡單的假設，即假設數據集所
2020-06-19 07:41:47
原创 機器學習筆記(十)——這樣推導SMO算法才易理解
線性支持向量機 上一篇文章對支持向量機的間隔、對偶和KKT條件做了詳細推導，但前文的基礎是原始問題爲線性可分問題，所以對線性不可分訓練數據是不適用的，這時需要引入一個新定義：軟間隔。 假如訓練數據中有一些特異點，也就是分類會出錯的
2020-06-19 07:41:47
原创 機器學習筆記(六)——樸素貝葉斯構建“飢餓站臺”豆瓣短評情感分類器
前文回顧 上一篇文章介紹了樸素貝葉斯算法的相關知識，包括以下幾方面： 樸素貝葉斯算法的基本原理 公式推導貝葉斯準則(條件概率公式) 構建訓練、測試簡易文本分類算法 拉普拉斯平滑修正 其中公式推導這一部分較爲重要，利用條件概率解
2020-06-19 07:41:47