作者: 润乾软件
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4年前
1.添加Age、Fullname字段 esproc： A4：我们用T表示序表。T.derive（）表示增加字段。这里用age(日期)计算出年龄，作为Age字段。用NAME,SURNAME得到Fullname。 A5：计算运算时间（interval：计算时间间
作者: thinkgamer.cn
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5年前
打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkga
作者: season雅宁
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8年前
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过
作者: apachecn_飞龙
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5年前
十二、为什么均值重要 原文：Why the Mean Matters 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在这个课程中，我们已经研究了几个不同的统计量，包括总编译距离，最大值，中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下，我们绘
作者: 千锋Python讲堂
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3年前
本次的Python学习教程涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。 生成数据表 常见的生成数据表的方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直
作者: 【方向】
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5年前
介绍 大多数人都听说过关于Cryptocurrency，许多人也许会投资他们的加密货币。但是，投资这种不稳定的货币安全吗？怎样才能确保现投资这些硬币未来一定能带来稳定的收益呢？我们不能确定，但肯定能根据以前的价格产生一个近似值。时序模型是预测的一种方法。 除了
作者: seancheney
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5年前
第1章 准备工作第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算第5章 pandas入门第6章 数据加载、存储与文件格式第7章 数据清洗和准备第8章 数据规整：聚合
作者: 终日而思一
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4年前
一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。 聚类
