sns.pairplot(df[['mpg','weight','horsepower','acceleration']])所以我们这里介绍如何使用Matplotlib来实现

BDeu（贝叶斯狄利克雷等效均匀先验）。我继续使用洒水器数据集来学习其参数，并检测条件概率表（CPTs）。要学习参数，我们需要一个有向无环图（DAG）和一个具有完全相同变量的数据集。思路是将数据集与

function）对时间序列数据进行表示，从而能够在保持高精度的同时提高模型的可解释性。N-BEATS模型还采用了堆叠的回归模块和逆卷积模块，可以有效地处理多尺度时序数据和长期依赖关系。model

Block（L466）一个区分：出于简洁考虑，下面全文都对这两个表述进行区分，不多赘述「size」：请求分配的显存大小「alloc_size」：需要

库中访问对应的表数据，前提是初始化此库并开启监控数据写入。对于监控而言，不在于手段的多样性，而需要明白监控的本质，以及需要的监控项内容，找到符合自身项目特色的监控方式。在选择监控工具对

Value"}CLI使用命令行使用支持单次或者持续会话模式。打开终端（命令行），确保当前的目录下有配置好的config.json文件，执行chatgpt即可进入交互式对话框$

tests:Mul**********************************************************************1

Generators上述两种方法是很好的处理更简单的逻辑。更复杂的逻辑怎么样？作为程序员，我们编写函数来抽离出复杂的业务。相同的想法适用于此。如果你是这样写的：results

df.to_json(orient='records')data上下滑动查看更多'[{"Loan_ID":"LP001015","Gender":"Male","Married":"Yes",

word2vec在内的多种主题模型算法，用此很多算法工程师会将其作为主题建模的首选库。Gensim支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。安装和使用可直接使用

化简公式为：通过观察整体方差的表达式我们容易发现：整体模型的方差等于基模型的方差，如果基模型不是弱模型，其方差相对较大，这将导致整体模型的方差很大，即无法达到防止过拟合的效果。因此，Boosting

大家好，我是小猴子！关注机器学习研习院，和小猴子一起研习，一起玩转机器学习！时间序列预测是机器学习中一个经常被忽视的重要领域。时间序列在观察之间添加了显式的顺序依赖性：时间维度。这个额外的维度既是一个约束，也是一个提供额外信息来源的结构。时间序列时间序列分析使用经典统计时，主要关注的是时间序列的分析。时间序列分析涉及开发能够最好地捕捉或描述观察到的时间序列的模型，以了解根本原因。该研究领域寻求时间序列数据集背后的“为什么”。时间序列预测在时间序列数据的经典统计处理中，对未来进行预测称为外推。更现代的领域关注该主题并将其称为时间序列预测。预测涉及采用适合历史数据的模型并使用它们来预测未来的观察结果。描述性模型可以借用未来（即平滑或去除噪声），它们只寻求最好地描述数据。预测的一个重要区别是未来是完全不可用的，只能根据已经发生的事情来估计。时间序列的组成部分时间序列分析提供了一系列技术来更好地理解数据集。也许其中最有用的是将时间序列分解为

大家好，我是云朵君！大家对时间序列知多少？何为时间序列、时间序列分析、时间序列分解、时间序列预测，以及时间序列预测都有哪些方法？从本篇开始，我们一起从零开始入坑时间序列，同时非常欢迎文末留言，一起学习讨论，共同进步！如果你有这方面的研究，非常欢迎来投稿，分享你在入坑过程中的知识总结、心得体会以及其他任何形式的学习笔记。👆点击关注｜设为星标｜干货速递👆随着社会的进步，人们生活水平的提高，或是人人都有私家车，然而驱车在外，停车却成了一个头大的问题。而没车的我在维护一组智能停车计时器，它们提供了关于它们使用频率和使用时间的数据。而云朵君时刻都在思考，如何才能为大家提供更好的服务。如果我可以根据仪表的过去表现，根据供求规律来预测它的未来价值，那会怎样呢?准确预测什么时间采取相应策略来实现目标，这是一个不小的挑战，但对于这个挑战，其实是可以通过时间序列预测来解决。当你们在高峰期苦苦寻找停车位时，又被告知这将收取你比平时更多的费用，你们肯定难以接受。但街道通畅无阻的话，车主停车方便，也能给我带来不少的收入，真是一举两得！接下来我们来探索一些时间序列算法。一些定义时间序列预测法时间序列预测法是一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以数据数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。时间序列预测对商业有真正的价值，因为它直接应用于定价、库存和供应链问题。虽然深度学习技术已经开始用于获得更多的洞察力，以更好地预测未来，但时间序列预测仍然是一个主要由经典ML技术提供信息的领域。当遇到时间序列这个词时，你需要了解它在不同语境中的用法。时间序列在数学中，时间序列是按时间顺序索引(或列出或图表)的一系列数据点。最常见的是，时间序列是在连续的等间隔时间点上获得的序列。时间序列的一个例子是道琼斯工业平均指数[1]的日收盘价。在信号处理、天气预报、地震预报和其他可以绘制事件和数据点的领域中，经常会遇到时间序列图和统计建模的使用。时间序列分析时间序列分析，就是对上述时间序列数据的分析。时间序列数据可以采取不同的形式，包括中断时间序列，它检测时间序列在中断事件前后的演变模式。时间序列所需的分析类型取决于数据的性质。时间序列数据本身可以采用数字或字符序列的形式。时间序列分析考虑了这样一个事实，即随着时间的推移获取的数据点可能具有应该考虑的内部结构（例如自相关、趋势或季节性变化）要进行的分析使用多种方法，包括频域和时域、线性和非线性等等。可参见了解更多关于这类数据的时间序列分析的多种方法[2]。时间序列分解时间序列由四个部分组成：：季节性成分：趋势性成分：周期性成分：残差，或不规则组件。时间序列分量分解之间的关系：加法分解：，

True)basket_price.groupby(by=['客户ID'])['categ_0'].sum()transactions_per_user.sort_values('客户ID',

8)缺失值分析缺失值分析与处理是指对原始数据中缺失的数据项进行预处理，以免影响模型精度和稳定性。数据缺失值处理方法有不少，这里可以参见之前总结的缺失值处理，你真的会了吗？#

)&(baier_str.交易金额>=baier_str.交易金额.mean())).dropna()明星产品金牛产品高销售额占比，低销售增长率现金牛产品（cash

大家好，我是云朵君！这里有多少单身呢？今天我们就一起用数据聊一聊单身汪的那些事儿。你也可以在文末留言，说说你的看法～👆点击关注｜设为星标｜干货速递👆这是一个做爱比恋爱容易的时代这是一个脱单比脱贫艰难的时代单身，成为了现代年轻人的显著标志。这和父母辈们一到年龄就组建家庭的高效率完全不同。现代年轻人们，似乎深陷于单身的漩涡中。在2019年时，民政部公布了一组数据，“截止到目前，我国的单身成年人口已高达2.6亿。”而这，意味着从你身边擦身而过的，每6个人中就会有一个是单身。▲

).sort_index(ascending=False).iloc[:-2,:]table_04.head()统计2016、2017和2018年一级市场年销售总额。并绘制折线图。#

大家好，我是云朵君！又熬了一个夜，把这篇文章定稿了。原创不易，需要大家点赞在看支持！👆点击关注｜设为星标｜干货速递👆累了困了，上床睡觉吧。算了，看会手机再睡。让我来看看今天都发生了什么……啥？##女星离婚了？！他们不是刚结婚，怎么这就离了？啊？##案件有新进展？看看警方怎么说。哇塞！##事件大反转啊！社会很单纯，复杂的是人。……一拿上手机，我就成了瓜田里的猹，上蹦下跳不亦乐乎，跟这个说说新八卦，和那个聊聊社会热点新进展……总之，突然就不困了呢！有人总结了了当代年轻人的四大特征：穷还追星，丑还颜控，胖还贪吃，困还熬夜。感觉说的就是我，尤其是最后一项！并且，熬夜的不止我一个！01

导读：大家好，我是云朵君！自从分享了一篇能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目，深受读者朋友们青睐，许多读者私信云朵君，希望多一些类似的数据挖掘实际案例。这就来了。本项目旨在探讨影响学生学业表现的人口统计学和家庭特征。本项目中，使用多种不平衡数据处理方法以及各种分类器，如决策树，逻辑回归，k近邻，随机森林和多层感知器的分类机器。👆点击关注｜选择星标｜干货速递👆数据集描述本案例数据集来自Balochistan的6000名学生。其基本情况：一共13个字段，其中RESULT为结果标签；语言字段是经过独热编码后的四个字段，分别为Lang1,

精致穷？月光族？花钱大手大脚？真实年轻人的消费观和你想得不一样！大家好，我是云朵君！今年上半年最大的电商购物节618终于在热烈的氛围中落下了帷幕，但这并不是终点，而是我们数据工作者的起点。据统计，今年的活动热度与往年相比依旧热闹。今年618期间，全网交易总额在5784.8亿元左右，同比增长了26.5%。这与大家预测的“疫情影响消费”的结论相差较大。经过分析，本次消费的主要贡献力量还是在恢复能力较强的年轻人身上。仅仅是因为这些年轻人有着更高的消费需求和欲望吗？我们采集了当代年轻人的一些消费习惯，发现了这些秘密：01

选择星标，干货速递

👆点击关注｜选择星标｜干货速递👆雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具，掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络，某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据，使用多个工具来绘制多级雷达图，即在一组同心圆上填充不规则五边形，其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。本文通过Excel、PowerBI和Python分别绘制雷达图，其中比较有意思的是在PowerBI里运行Python代码，绘制雷达图。下面我们就来一起学习吧。方法一

👆点击关注｜选择星标｜干货速递👆大家好，我是云朵君。紧张、激烈的高考大战已经告一段落了，经历了十年寒窗苦读的高三学子们，一边焦急等待成绩出来的同时，一边也会不由自主期待随之而来的快乐假期吧？这可是个难得的没有暑期作业的假期，也是我们即将踏入大学校门前最后一段逍遥的日子。时机难得，何不趁现在去看看世界有多大，外面有多美呢？换个环境，换个心情，放松自己，才能汲取最大的力量。这是旅行的意义，也是个人成长过程中很重要的道理。据统计，每年高考后都会有一段"后高考经济"发酵期，一系列以毕业旅行、周边自驾游、家庭长途旅行为代表的旅行经济迅速升温。高考后去哪旅行，成了一段时期内的热门话题。经过周密的数据统计分析，云朵君发现了大家选择旅游地点的这些趋势：01

True结果表明两者相比预测结果时一致的。多阶多项式效果对比比较一阶、二阶及三阶多项式拟合，多线性回归模型的效果影响。由图可看出，三条线基本重合，且RMSE相差不大。model_one

大家好，我是云朵君。又是一年高考季。经历了十二年苦读的学子们，终于到了真枪实弹、一考定输赢的时候了。小编不由自主替这些学子们捏了一把冷汗。高考的重要性不言而喻，这是一场不同于平时的测试，在未来的人生里，高考扮演着举足轻重的角色。或许有人会反驳说，并不是所有成功的人都是从高考走出来的，但作为一个已经上完大学、读完研究生，有着完整教育经历的前辈，小编还是想告诉广大学子们：没有经历高考的人生并不完整。当所有努力终成现实，品尝着自己酿下的成功的美酒，热泪盈眶之余，你会感激有着这一次自己决定自己命运的机会。通过自己的努力，选择想要去的学校和方向，为自己的人生拼上一把，你的未来，自然可以有无限可能，有无限精彩！当然，高考也只是第一步，要想在人生路上占据先机，选合适的学校、合适的专业很重要。你知道时下哪些学校和专业最热门吗？别着急，前辈我已经为大家整理出了一份最详细的高校与专业数据分析报告，建议家长和考生们，直接转发收藏。👆点击关注｜选择星标｜干货速递👆绘图工具：python--plotly数据来源：中国教育在线数据爬取01

write_to_excel(positions)数据结果获取到数据之后，需要对原始数据进行一些简单的清洗工作。清洗前需要先思考下你需要获取哪些信息，有针对性的清洗。一探究竟本次可视化分析工具是

👆点击关注，选择星标，干货速递👆今年5月31日，临近儿童节的前一天，国家通过了有关“三胎政策”的议题：进一步优化生育政策，实施一对夫妻可以生育三个子女政策及配套支持措施，有利于改善我国人口结构、落实积极应对人口老龄化国家战略、保持我国人力资源禀赋优势。这消息一出引起了社会巨大反响，大多数人的想法都是：啥？二胎还没拼，这就开始拼上三胎了？！国家为什么要开放三胎生育政策？这背后隐含着怎样的危机和考量？我们不妨暂且脱离个人的角度，云朵君用Excel可视化数据分析从社会人口的变化方面找一找原因。本文数据来源：国家统计局及网络公开数据。01

👆点击关注，选择星标，干货速递👆大家好，我是云朵君，到目前为止，「数据STUDIO」已完成百篇原创文章，每一篇都很用心，每一篇都很有料。云朵君想着能用一篇讲完的，绝不开第二篇，因此大部分文章篇幅都较长。在这里真心地感谢用心读完每一篇文章的各位读者朋友们，因为你们的每一次点赞、在看、收藏与转发，都是对我的肯定，原创不易，坚持很难，感谢大家！列夫托尔斯泰曾在《安娜·卡列尼娜》的开篇中有十分震撼之语：“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”。这句话得到了社会各界不能再多的认同。但其实不仅家庭如此，小到个人，大到国家，几乎都是如此。2021年新鲜出炉了一份《世界幸福报告》，报告中对世界各国的幸福度情况做过一些调查，发现结果果然不出所料：越是幸福感高的国家，越是在各方面大有相似；越是幸福感垫底的国家，越是各有短板。云朵君运用python进行数据分析，从4个方面深度剖析世界人民幸福指数及其影响因素，如果你也能在这里找到认同，则愿与君共勉，珍惜当下。01

0.975]------------------------------------------------------------------------------Intercept

groupby(['rfm\_group','label'])当然，这里是我参数优势比的原理创造的计算公式，其实用价值及是否合理，还需跟业务结合。这里仅作参考。number(-1)

plot又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况。#

将x变量分为离散的bin，然后估计中心趋势和置信区间。这种装箱仅影响散点图的绘制方式；回归仍然适合原始数据。该参数可以解释为均匀大小（不必要间隔）的垃圾箱数或垃圾箱中心的位置。使用此参数时，表示默认

数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。本次数据分析实战系列运用股市金融数据，并对其进行一些列分析处理。处理金融数据是量化分析的基础，当然方法都是通用的，换做其他数据也同样适用。本文回顾数据分析常用模块Pandas和NumPy，回顾DataFrame、array、matrix

on='X1')Joinjoin方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。

【设置控件格式】，设置最小值、最大值、步长以及单元格链接。其中单元格链接是将所要控制的数值放置在目标单元格内，以方便显示或运用其数值以作他用。这里有两个数值控制钮，一个是窗体控件，一个是Active

Excel常用函数包括逻辑函数、数学函数、文本函数、统计函数、日期函数，熟练并运用好函数，能够让复杂的问题简单化，可以做到批处理，加快处理各种统计、计算类工作。下面就来一起学习吧。建议收藏！（避免

样本不平衡数据集中各个类别的样本数量极不均衡，从数据规模上可分为：大数据分布不均衡。整体数据规模大，小样本类的占比较少，但小样本也覆盖了大部分或全部特征。小数据分布不均衡。整体数据规模小，少数样本比例的分类数量也少，导致特征分布严重不均衡。样本不平衡处理方法机器学习中样本不平衡，怎么办？中详细介绍了何谓样本不平衡，样本不平衡处理策略与常用方法。还包含分类模型评价指标。感兴趣或者需要的小伙伴们可以跳转查看。分析数据集导包import

前面有文章数据分析之探索性数据分析，里面详细阐述了何为EDA，以及一些常用的分析方法，感兴趣的小伙伴们可以参考下。本文分析数据科学家更换工作情况数据集，运用常见EDA方法分析每个特征情况及他们与目标变量之间的关系。使用seaborn进行数据可视化辅助分析数据科学家们更换工作都有哪些特征。因篇幅过长，将分为上下两篇展开此次探索性数据分析案例精讲。导包import

有这么一种情况，相信有很多小伙伴们都有遇到：需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处，该如何快速且便捷地找出不同之处？以同一个工作簿中到两个工作表为例（比较两个工作簿可以将其复制到同一个工作簿中比较），具体步骤如下：现在第三个工作表中框选出与需要比较的两个工作表区域相同的区域并输入如下函数：如果两者对应相同则显示

前面两节已经介绍了线性SVC与非线性SVC的分类原理。本节将在理论的基础上，简单介绍下sklearn中的支持向量机是如何实现数据分类的。并参照理论中的概念对应介绍重要参数的含义，以及如何调节参数，使得模型在数据集中得到更高的分数。下面先介绍sklearn.svm.SVC中的各个参数的含义。文章有点长，建议搜藏。本文字数7202sklearn.svm.SVC(

满足条件则称为核函数核函数能够帮助我们解决三个问题：第一，有了核函数之后，我们无需去担心究竟应该是什么样，因为非线性SVM中的核函数都是正定核函数

在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络），是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事（Boser等，1992；Guyon等，1993；Vapnik等，1997）在AT＆T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis（1974）和Vapnik（1982，1995）提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。除了进行线性分类之外，SVM还可以使用所谓的核技巧有效地进行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中。当数据未被标记时，不能进行监督式学习，需要用非监督式学习，它会尝试找出数据到簇的自然聚类，并将新数据映射到这些已形成的簇。将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支持向量聚类经常在工业应用中用作分类步骤的预处理。以上内容参考维基百科[1]支持向量机涵盖有监督学习、无监督学习以及半监督学习功能有监督学习线性二分类与多分类（Linear

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。朴素贝叶斯法实际上用到生产数据的机制，属于生成模型。联合概率："X取值为x"

在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强(也就是得到更高的权重)，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类

"neg_mean_squared_error")sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys())返回十次交叉验证的结果，注意在这里，如果不填写scoring

随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。随机森林采用决策树作为弱分类器，在bagging的样本随机采样基础上，⼜加上了特征的随机选择。当前结点特征集合（

糖尿病是全球最常见的慢性非传染性疾病之一。流行病学调查显示，我国约11%的成年人患有糖尿病，而在住院患者中这一比例更高。住院期间将长期服用药物，医院系统在检测到医嘱优先级别为长期医嘱时，会根据医嘱单上医嘱开始日期及时间，每天按时自动创建当日医嘱单，在没有停止或更改的情况下，其医嘱内容与上一天医嘱内容一致。患者根据每天的医嘱单上的内容按时按量服用药物，直至医生停止患者用药。由于是重复内容，系统为节约存储空间，并未记录每天自动创建的重复医嘱单。但在做数据分析时，需要进行临床场景重现。需求描述有如下数据，columns

，是按顺序⼀⼀构建的。其核⼼思想是结合弱评估器的⼒量⼀次次对难以评估的样本进⾏预测，从⽽构成⼀个强评估器。提升法的代表模型Adaboost和梯度提升树GBDT。工作机制：

数据分析职业晋升路径首先看看数据分析职业晋升路径。职业薪资数据分析专员8-15K数据分析师12-20K资深数据分析师20-35K数据分析专家35-60K数据科学家60K起这篇文章的受众一般是转行数据分析或者加强现有职位的岗位技能的小伙伴们，一般是处于数据分析专员或者数据分析师，至于资深数据分析师相比也许不会对本文有兴趣。因此我们从这两个职位看看，数据分析师到底需要学习哪些内容。数据分析在企业管理运营中的应用主要看在战略规划、市场营销、生产管理、物流采购、财务管理、人力资源等方面的应用。数据分析项目参与角色项目成员参与角色业务人员业务人员主要负责提出业务需求、从业务角度检验分析结果的准确性、使用分析结果指导业务工作分析人员分析人员负责数据的分析挖掘及制作分析报表、汇报分析成果等工作IT技术人员技术人员提供必要的IT