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数据基础---numpy、pandas使用教程

1、基础篇官网文献,或者更详细的资料numpy的主要目标是构造由同种元素组成的多维数组,也就是一张在的表格,因为python自带的array.array,只能创建一维数组,并且只有简单的功能。所有的元素都是同一数据类型,元素通过索引定位,索引为整数,用元组来表示。在numpy中每一个维度都被称为轴,而轴的数目就是多维数组的秩。例如:[1,2,3]是一个秩为1的数组,该轴的长度为3,可以表示三

#python#numpy
数据基础---postgresql和greenplum的使用

PostgreSQL 临时表PostgreSQL 临时表PostgreSQL 之 with查询create temp table countsXXX with (appendonly=true,compresstype=quicklz) on commit drop asselect XXX,YYY,count(*) as countXXX from temp.table_Z grou...

项目实例---金融---用机器学习构建模型,进行信用卡反欺诈预测

来源:用机器学习构建模型,进行信用卡反欺诈预测反欺诈中所用到的机器学习模型有哪些?Logistic RegressionSVMsDecision trees

理工学---算法模型---传统机器学习---朴素贝叶斯

贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理构建出来的分类器,是一个统计分类器。对分类方法进行比较的有关研究表明,简单贝叶斯分类器在分类性能上与决策树和神经网络都是可比拟的。在处理大规模数据时,贝叶斯分类器已经表现出较高的准确性和运算性能。贝叶斯分类器的假设是:指定类别中,样本各特征之间相互独立,即某一特征不同取值的概率与其他特征的取值没有任何关系。我们的目标是计算P(H/X),式中X={x1,x2,…,xn}

#数据挖掘
数据基础---数据可视化

1、 python中数据可视化1.1、 seaborn库python中最常用的绘图工具包是matplotlib库,但是matplotlib中很多参数需要自己设置,灵活但繁琐,而且常常不知道如何设置(太多要设置的了)。这里主要对seaborn库进行介绍。官方文档。seaborn中的主要接口:1.1.1、 轴和界面设置方面FaceGrid(data[,row,col,hue,col_wrap,…])

#python#数据可视化
理工学---数据基础---大数据---spark中的数据类型

本文是对官方文档的翻译整理1、数据类型Local vector(本地向量)Labeled point(带标签数据点)Local matrix(本地矩阵)Distrubuted matrix(分布式矩阵):RowMatrix、IndexedRowMatrix、CoordinateMatrix、BlockMatrixMLlib支持存储在单个机器上的本地的向量和矩阵,以及一个或多个RDD组

#spark#分布式
理工学---数据基础---大数据---Spark Submit提交应用程序及yarn

本部分来源,也可以到spark官网查看英文版。使用spark-submit时,应用程序的jar包以及通过—jars选项包含的任意jar文件都会被自动传到集群中。spark-submit --class--master--jars Spark根目录的bin目录下spark-submit脚本用于在集群上启动应用程序,它通过统一接口使用Spark所支持的所有集群管理器,因此无需特殊配置每一个

#spark#集群
理工学---算法模型---聚类分析之DBSCAN密度聚类算法

来源DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,基于密度的抗噪聚类方法)。和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集。1. 密度聚类原理DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的

#算法
理工学---算法模型---传统机器学习---朴素贝叶斯

贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理构建出来的分类器,是一个统计分类器。对分类方法进行比较的有关研究表明,简单贝叶斯分类器在分类性能上与决策树和神经网络都是可比拟的。在处理大规模数据时,贝叶斯分类器已经表现出较高的准确性和运算性能。贝叶斯分类器的假设是:指定类别中,样本各特征之间相互独立,即某一特征不同取值的概率与其他特征的取值没有任何关系。我们的目标是计算P(H/X),式中X={x1,x2,…,xn}

#数据挖掘
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