《Python数据分析与应用》《Python数据分析与数据挖掘实战》课中、课后练习题源码_Python-Data-Analysis
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《Python数据分析与应用》《Python数据分析与数据挖掘实战》课中、课后练习题源码-Python-Data-Analysis.zip

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1.34KB
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2.08KB
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3.99KB
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-
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-
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-
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-
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74.23KB
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27.98KB
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-
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77.92KB
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141.13KB
Python-Data-Analysis-master/A_chapter3-Matplotlib数据可视化基础/tmp/无法显示中文标题sin曲线.png
26.55KB
Python-Data-Analysis-master/A_chapter3-Matplotlib数据可视化基础/tmp/显示中文标题sin曲线.png
26.83KB
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209.48KB
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Python-Data-Analysis-master/A_chapter4-Pandas统计分析基础/4.3.1_test_pd2.py
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Python-Data-Analysis-master/A_chapter5-使用Pandas进行数据预处理/5.3_standard_data.py
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-
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Python-Data-Analysis-master/A_chapter5-使用Pandas进行数据预处理/data/meal_order_detail2.sql
743.42KB
Python-Data-Analysis-master/A_chapter5-使用Pandas进行数据预处理/data/meal_order_detail3.sql
735.5KB
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-
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-
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Python-Data-Analysis-master/A_chapter7-航空公司客户价值分析/data/test/data.csv
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-
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1.88KB
Python-Data-Analysis-master/A_chapter8-财政收入预测分析(Lasso+svm.LinearSVR)/code/8_test_1.1.py
1.46KB
Python-Data-Analysis-master/A_chapter8-财政收入预测分析(Lasso+svm.LinearSVR)/code/8_test_1.py
2.04KB
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5.5KB
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-
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Python-Data-Analysis-master/A_chapter9-家用热水器用户行为分析与事件识别(BP神经网络MLPClassifier)/data/water_hearter.xlsx
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6.97KB
Python-Data-Analysis-master/B_chapter07-航空公司客户价值分析(kmeans)/README.md
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Python-Data-Analysis-master/B_chapter15-电商产品评论数据情感分析(LED)/5_LDA.ipynb
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Python-Data-Analysis-master/B_chapter15-电商产品评论数据情感分析(LED)/README.md
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《Python数据分析与应用》《Python数据分析与数据挖掘实战》课中、课后练习题源码_Python-Data-Analysis/项目内附说明/如果解压失败请用ara软件解压.txt
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资源内容介绍

《Python数据分析与应用》《Python数据分析与数据挖掘实战》课中、课后练习题源码_Python-Data-Analysis
# 此代码是《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第十章的完整代码《家用电器用户行为分析与事件识别》在作者给出的基础代码上添加的内容如下:1)【】在数据规约部分:书中提到:规约掉热水器"开关机状态"=="关"且”水流量”==0的数据,说明热水器不处于工作状态,数据记录可以规约掉。但由后文知,此条件不能进行规约 因为,"开关机状态"=="关"且”水流量”==0可能是一次用水中的停顿部分,删掉后则无法准确计算关于停顿的数据 2)【】在一次完整用水事件的划分模型中:将时间间隔列数据离散并面元,探索了不同时间间隔中,用水事件的个数;画用水停顿时间间隔频率分布直方图;确定一次用水事件停顿阈值,然后划分一次完整用水事件。3)【】用水事件阈值寻优模型:通过频率分布直方图-确定阈值的变化与划分得到的事件个数关系通过图像中斜率指标-确定阈值的变化与划分得到的事件个数关系4)【】属性构造中:原书中只给出了需要构造的属性的定义,并未给出具体代码,本文给出了具体的代码;并给出了两种方法求用水事件的时间间隔5)【】模型构造:添加了显示混淆矩阵可视化预测结果,查看训练结果正确率

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