说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合 ...

在这篇文章中，我们使用数据可视化在数据集上做了一系列的实验和测试，基于各个变量对数据集做了一些分析，比如单变量分析和可视化（条形图、饼图、折线图、直方图）；热力图可看作是双变量分析，因为它呈现了两两变量之间的相关性。 Python 提供了一 ...

以下文章来源于磐创AI，作者VK.文章仅用于学术分享。 数据可视化再重要不过了。呈现一个看起来像5岁小孩的东西已经不再是一个选择，所以数据科学家需要一个有吸引力和简单易用的数据可视化库。 今天我们将比较其中的两个-Matplotlib和ggplot2。 为什么是这两个 ...

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在 ...

该项目有三个目的： 1.指导数据分析初学者学习基本的pyecharts绘图，并展示到Flask开发的web平台上。 2.根据数据的变量类型和逻辑，指导数据分析初学者绘制该数据对应的图（如单定量-直方图） 3.根据用户上传数据变量的性质，单变量还是双变量，定性变量还是 ...

本文介绍了使用 Python 对数据进行统计分析的 30 个经典操作，涵盖了从基本的描述性统计到更高级的统计度量。每个操作都附有代码实现和输出结果，以便读者方便地在实际应用中使用这些方法。 本文将介绍使用 Python 对数据快速进行统计分析的 30 个经典操作 ...