当你拥有地域相关数据时，首先想到的制作工具是什么呢？Echarts、basemap（后期更新）、pyecharts、matplotlib、seaborn等等？不过今天我们先以...
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pyecharts做数据可视化(二) -
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机器学习笔记E0--目录结构与前言
后续工作计划： E1 需要补完 模型评估与选择 E5 需要补完 集成学习（随机森林、GBDT、XGboost） 考虑在E7 之后插入 降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 特征...
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《断舍离》是一本拒绝「断舍离」的书话说日本国小地狭，所以日本人是「恒念物力维艰」。面临频繁的物资匮缺，在很多事物上日本人养成了「精雕细琢」的习惯，取物之精巧，得事之细致。 「断舍离」就是这样一个典型的日本生活...
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特征提取之pd.get_dummies()one-hot encoding one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的...
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Python数据可视化(-)Seaborn介绍提升你的洞察的最好方法之一是通过可视化你的数据：这样，你可以更容易地识别模式，掌握到困难的概念以及注意到关键的要素，当你使用数据科学中的Python时，你很有可能已经用了Ma...
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2018-12-21 Frechet 距离Frechet 距离是衡量数字曲线距离的一种距离。从直观的意义来看，也可以称之为狗绳距离。 线状要素是离散的数字曲线，计算算法的大体思路用一个公式表示即为 line1=[[1...
个人介绍
学着煮咖喱呀。
机器学习笔记目录(https://www.jianshu.com/p/7a78a139162f)
E-L-33的新年挑战--所有的瞬间
(https://www.jianshu.com/p/451e2b3b6f28)
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