原创 Python數據分析(9)----用決策樹進行分類

在上一篇博文Python數據分析(8)----用python實現數據分層抽樣中,實現了實驗數據的抽取,那麼在本文中,將用上述抽取到的數據進行實驗,也就是用決策樹進行分類。 在講解實際的決策樹分類之前,需要介紹一下決策樹分類的skl

原创 Python數據分析(7)----Apple公司股價數據分析

本次實驗內容爲餐飲訂單數據的分析,數據請見:https://pan.baidu.com/s/1tL7FE5lxs-gb6Phf8XRu_Q,文件夾:data_analysis,下面的文件:appl_1980_2014.csv 本次

原创 深度學習入門(3)----用長短時記憶網絡進行匯率預測

在前面兩篇博文中分別介紹了深度學習入門(1)----用卷積神經網絡進行圖像識別(一)和深度學習入門(1)----用卷積神經網絡進行圖像識別(二),在本文中將介紹長短時記憶網絡的應用。 卷積神經網絡是一種前饋神經網絡,其特點是信號在

原创 深度學習入門(1)----用卷積神經網絡進行圖像識別(一)

在深度學習入門的過程中,卷積神經網絡(Convolutional Neural Netwok, CNN)模型的學習是必不可少的,CNN是深度學習理論和方法中的重要組成部分。爲了更好的學習到卷積神經網絡的應用,將通過卷積神經網絡模型

原创 深度學習-圖像分類經典模型(pretrained model)

一、來自TensorFlow官網的下載鏈接 http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz http://download.t

原创 深度學習入門(2)----用卷積神經網絡進行圖像識別(二)

在深度學習入門(1)----用卷積神經網絡進行圖像識別(一)中已經詳細介紹了卷積神經網絡網絡進行圖像識別的基本應用,本文在上文的基礎上,主要解決如下的問題: 實現一個包含4個卷積層、2個全連接層的卷積神經網絡來處理88點陣的灰度圖

原创 Tensorboard使用過程中的幾個注意事項

TensoBoard使用過程中的幾個注意事項: 在Tensorflow的數據流圖中,主要就是張量、可變參數和操作這些要素組成的,在理論上,用Tensorflow程序實現的所有模型都應該是定義在一張數據流圖中,自帶的一款工具軟件Te

原创 Python數據分析(6)----招聘信息數據分析

本次實驗內容爲餐飲訂單數據的分析,數據請見:https://pan.baidu.com/s/1tL7FE5lxs-gb6Phf8XRu_Q,文件夾:data_analysis,下面的文件:job_info.csv 本次實驗主要是對

原创 深度學習入門(4)----用循環神經網絡進行自然語言處理

應用背景介紹: 自然語言具有時序特徵,因此可以通過循環神經網絡對自然語言進行處理。自然語言是以詞、句、文章這些語言元素爲單位的。python中最常用的word2vec工具是可以將單詞轉換成向量,將單詞轉換成向量的好處主要有以下兩個

原创 Python數據分析(8)----用Pandas實現數據分層抽樣

在進行數據處理時,我們有時需要在大量的樣本中抽取出部分數據作爲數據集進行模型訓練或者模型驗證,因此在本文中介紹分層抽樣方法的python代碼實現。 分層抽樣: 分層抽樣法也叫類型抽樣法。它是從一個可以分成不同子總體(或稱爲層)的總

原创 Python數據分析(2)----歐洲盃數據分析

本次實驗內容爲歐洲盃數據的分析,數據請見:https://pan.baidu.com/s/1tL7FE5lxs-gb6Phf8XRu_Q,文件夾:data_analysis,下面的文件:Euro2012.csv 本次實驗主要是對p

原创 Python數據分析(5)----探索姓名數據

本例通過構造虛擬姓名數據,對pandas中的基本操作進行練習。 代碼如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd # 探索虛擬姓名數據

原创 Python數據分析(3)----酒類銷售數據分析

本次實驗內容爲酒類銷售數據的分析,數據請見:https://pan.baidu.com/s/1tL7FE5lxs-gb6Phf8XRu_Q,文件夾:data_analysis,下面的文件:drinks.csv 本次實驗主要是對py

原创 PyCharm運行程序如何設置輸入參數傳遞

在用Pycharm運行程序時,有時候需要進行參數傳遞,這時候該怎麼設置呢?本文提供2種方法僅供參考: (1)最直接的方法 :在dos下運行,也就是打開cmd界面,然後進入到.py程序的相應路徑下,用相應的命令進行設置輸入參數的值。