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多图组合分析
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PYTHON 多线程
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bp神经网络
- 根据Ecotect 模拟的12种不同的建筑形状进行能量分析，数据集包括768个样本和8个特征属性，旨在预测房屋的热负荷和冷负荷。BP神经网络(According to the 12 different building shapes simulated by Ecotect, we carry out energy analysis. The dataset includes 768 samples and 8 characteristic attributes, aiming at predi
ChPreprocess
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Tensorflow 实战Google深度学习框架
- TensorFlow的一些样例代码。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。(Tensor (Zhang Liang) means N dimension array. Flow (flow) means computation based on data flow graph. TensorFlow flows f
titanic.tar
- 泰坦尼克号数据集，数据分析挖掘经典数据集(Titanic data set, data analysis and mining of classic datasets)
toRedisCluster
- 提供python 连接redis数据库集群的方法代码， 读取redis里面list型数据表，然后生成pandas中的dataframe数据表，从而实现数据处理分析。(this file provides python code for the connection to redis cluster and the code for reading the list type data and convert the data to dataframe structure of pandas so
Python数据分析与挖掘实战
- Python数据分析与挖掘实战，对于初学者很实用(Python data analysis and actual combat)
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- 分类算法，最近k临近算法，用于分类分析，属于数据处理(The classification algorithm, the nearest K approach, is used for classification analysis, which belongs to data processing.)
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- 爬取分析中一个模块，arcgisscripying(arcgisscripying module)
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- python 数据分析与挖掘第五章 数据和代码(Data Analysis and Mining Chapter 5 data and code)
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- 复杂网络数据集。主要用于复杂网络的分析与实践的(Football data setf s df sa fs fa sdfs fsd fas dfas fas fsa fasd fas)
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- 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。(It is a statistical method. Through orthogonal transformation, a set of variables that can be correlated can be transformed into a group of linearly irrel
SVM
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(It is a common discriminant method. In machine learning, it is a supervised learning model, usually used for pattern recognition, classification and regression an
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- python3.6下英文文本预处理和情感分析(English text preprocessing and emotional analysis under python3.6)
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- 收集数据：使用任何方法 准备数据：任意数据类型都可以，因为我们只保存集合 分析数据：使用任何方法 训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集 测试算法：不需要测试过程 使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则 使用Apriori算法，首先计算出单个元素的支持度，然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值，比如0.5或是0.7等。然后增加单个元素组合的个数，只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中，依次递归。 然后根据计算的支持度选出来的频繁项集来
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- 利用python对新闻标题进行挖掘，并制作图云。(using Python to excavate news headlines, And make the wordcloud)
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- 利用pandas、numpy、scipy组建的数据分析工具。可以实现均值、频数、最大值、最小值、分位数等得统计。(Data analysis tools built by pandas, numpy and SciPy. The statistics of mean, frequency, maximum, minimum and quantile can be achieved.)