数据挖掘 —— 有监督学习(分类)

数据挖掘 —— 有监督学习(分类)1. KNN分类算法2. 决策树分类算法3. SVM算法简介4. 分类——集成算法4.1 随机森林参数介绍4.2 Adaboost算法参数介绍5 总结1. KNN分类算法预备知识:KD-Tree算法 (KDimensional Tree)在空间中寻找与目标点距离最

R语言使用names函数将dataframe的数据列名称修改为数据说明标签、而通过数值索引访问dataframe数据列

R语言使用names函数将dataframe的数据列名称修改为数据说明标签、而通过数值索引访问dataframe数据列

R语言导入数据文件(数据导入、加载、读取)、使用foreign包的read.dta函数导入Stata中的dta格式文件

R语言导入数据文件(数据导入、加载、读取)、使用foreign包的read.dta函数导入Stata中的dta格式文件

python使用numpy生成指定步长的浮点数序列

python使用numpy生成指定步长的浮点数序列#导入包和库import pandas as pdimport numpy as np# 不显示关于在切片副本上设置值的警告pd.options.mode.chained_assignment = None# 一个 dataframe 最多显示60例

pandas使用query函数基于组合索引筛选dataframe的数据行(与and、或or、非not)

pandas使用query函数基于组合索引筛选dataframe的数据行(与and、或or、非not)

提高EDA(探索性数据分析)效率的 3 个简单工具

本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具,它们只需要很少的代码就可以自动的帮助我们执行快速和详细的数据分析

R语言使用tidyr包的pivot_longer函数将dataframe从宽表转化为长表

R语言使用tidyr包的pivot_longer函数将dataframe从宽表转化为长表

Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接的操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。

R语言将因子类型数据转化为字符串类型数据

R语言将因子类型数据转化为字符串类型数据

轻量级图卷积网络LightGCN介绍和构建推荐系统示例

今天介绍的这个模型被称作:Light Graph Convolution Network 或 LightGCN。LightGCN 非常轻量级,训练速度比其他基于 GCN 的模型快得多,并且在效果上表现得也非常不错

R语言筛选dataframe数据中包含特定字符串的数据行(contains)

R语言筛选dataframe数据中包含特定字符串的数据行(contains)

python pandas 分割DataFrame中的字符串及元组

使用str.split()方法使用join()与split()方法结合使用apply方法分割元组

R语言使用ggplot2可视化:使用散点图可视化dataframe数据

R语言使用ggplot2可视化:使用散点图可视化dataframe数据

R语言使用tidyr包的pivot_wider函数从长表变换为宽表、pivot_longer函数从宽表变换为长表

R语言使用tidyr包的pivot_wider函数从长表变换为宽表、pivot_longer函数从宽表变换为长表

R语言dplyr包使用dplyr函数使用group_by函数、summarise函数和mutate函数计算分组占比实战

R语言dplyr包使用dplyr函数使用group_by函数、summarise函数和mutate函数计算分组占比实战目录R语言dplyr包使用dplyr函数使用group_by函数、summarise函数和mutate函数计算分组占比实战#仿真数据#dplyr函数使用group_by函数、summ

3种时间序列混合建模方法的效果对比和代码实现

本文中将讨论如何建立一个有效的混合预测器,并对常见混合方式进行对比和分析

R语言生成仿真vector向量数据、包括数值向量、字符串向量

R语言生成仿真vector向量数据、包括数值向量、字符串向量

深度特征合成与遗传特征生成,两种自动特征生成策略的比较

特征工程是从现有特征创建新特征的过程,本文中将通过一个示例比较两种自动特征生成的方法:DFS和GFG

全国30m精度二级分类土地利用数据

全国30m精度二级分类土地利用数据

python_DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结

关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例