如何优雅地学习Pandas
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。
kaggle实战-揭秘黑色星期五
揭秘黑色星期五：深度学习略胜随机森林
本文是kaggle的一个新案例，使用是一份关于国外黑色星期五的消费数据。
西方国家的黑色星期五类似我国的“双十一”活动，会产生很多的消费数据。
本数据提供了黑色星期五当天用户精选大批量产品产生的购买信息，主要包含两部分：
-
客户人口统计信息（年龄，性别，婚姻状况，城市类别，定居时长）
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商品详细信息（商品id和商品类别）以及总购买金额
常用机器学习代码汇总
机器学习常用代码集锦
本文记录的是个人常用机器学习代码片段，包含的主要内容：
- pandas设置
- 可视化
- jieba分词
- 缺失值处理
- 特征分布
- 数据归一化
- 上下采样
- 回归与分类模型
- 模型评价等
Pandas读存CSV文件
Pandas读存CSV文件
文本记录的是如何使用Pandas来读取和保存CSV文件。
详细的参数请参考官网：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html
Pandas缺失值填充5大技巧
Pandas缺失值填充5大技巧
本文记录Pandas中缺失值填充的5大技巧：
- 填充具体数值，通常是0
- 填充某个统计值，比如均值、中位数、众数等
- 填充前后项的值
- 基于SimpleImputer类的填充
- 基于KNN算法的填充
