虽然没有哪一种单一的可视化方式在展现量化信息时最有效，但当你需要说明特定意义的数据时，“表格”无疑是你的理想选择。将数据信息放置在格子框架中，经过精心的易用性设计，将为用户提供一种高效查阅和比较的手段…
特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相…
什么是超参数？ 学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。…
数据缩放简介 使用单一指标对某事物进行评价并不合理，因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法，就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标，并通过它评价、比较该事物。由于性质不同…
公司的数据存放在HDFS上，但是模型的训练时需要用到这部分数据，于是就有了数据同步的需求。以下是个人整理的数据同步流程，仅适用于公司内部，其他地方由于环境不同可能不可用。 数据从Hive同步到JupyterLab …
在分析数据或进行算法模型训练前有时需要先对数据进行抽样，这里整理了抽样的一些知识点。 什么情况下需要会用到抽样？ 数据量太大，计算能力不足。 抽样调查，小部分数据即可反应全局情况。 时效…
Python 中有个序列化过程称为pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说，pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。 序列化(picking)： 把变量…
文本分析是机器学习算法的主要应用领域。由于大部分机器学习算法只能接收固定长度的数值型矩阵特征，导致文本字符串等并不能直接被使用，针对此问题Scikit-Learn提供了将文本转化为数值型特征的方法，今天就一起来…
在数据统计分析中，经常会遇到需要对时间进行格式转化或其他层面的内容。由于每种数据库自带的相关函数存在一定的差异，所以经常会记不得如何使用。今天做下简单的梳理。 在开始学习日期/时间函数先，先来了…
最近在做点评做分析，主要目的是为了提取用户对点评的整体印象。类似的实现应该已经有很多了，于是从网上的开源代码中借鉴了思路。主要使用思路为：词性标注+正则提取。 词性标准，主要选择的是斯坦福的NLP工…
