首页
首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
youyou202
掘友等级
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
20
文章 20
沸点 0
赞
20
返回
|
搜索文章
赞
文章( 20 )
沸点( 0 )
python学习—循环/方法/类/测试
9.测试try...except...else...
python数据分析基础:数据清洗
导入模块:1.排序:按年龄升序/性别降序排序2.查找重复值:3.缺失值处理:4.字符转换:5.拆分:6.记录抽取:7.随机抽样:sample(n,frac,replace,n和frec取一,默认不放回
SQL练习经典50题(一)
创建四张表:学生表Student,课程表Course,教师表Teacher,分数表SC1.学生表Student(id,name,age,sex):2.课程表Course(id,name,tid)3.教
数据分析项目:kaggle房价预测
根据提供的相关数据建模预测房价。 (2)数据指标:变量很多有81个,要在分析实际情况的基础上加上理论分析,选择跟目标相关性强的变量进行数据分析。
SQL练习经典50题(二)
详细数据表见上篇《SQL练习经典50题(一)》。 14.查询各科成绩最高分、最低分和平均分:以如下形式显示:课程 ID,课程name,最高分,最低分,平均分,及格率,中等率,优良率,优秀率。其中及格为>=60,中等为:70-80,优良为:80-90,优秀为:>=90 以如下形式…
机器学习:Sklearn.Preprocessing数据标准化
为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理。 不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。 预处理的方法主要有:标准差标准化(Standar…
sklearn常用机器学习算法
sklearn中的逻辑回归主要有2类:LogisticRegression和LogisticRegressionCV,主要区别在于后者用交叉验证来选择正则化系数C。而前者需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证,及选择正则化系数C,使用方法基本相同。 penalty:正则化…
房价预测总结(二)小点
1.train_test_split(x,y,test_size,random_state)2.行列转换
SQL项目之电商数据分析
导入数据的时候数据太多mysql查询会很慢,就取前100w条非空数据。 缺失值在前期已经清洗掉了。 行为不存在异常值,无需处理。 网站这9天的访客数UV是9739,访问量PV是895636,平均访问量是91.96,每人的日均访问量约10.21。 得到仅pv、无cart、fav、…
下一页
个人成就
文章被点赞
48
文章被阅读
59,861
掘力值
1,165
关注了
4
关注者
26
收藏集
0
关注标签
3
加入于
2020-04-08