接下来，我们将利用给定的借贷数据，做一次较为完整的数据分析，进一步熟悉数据分析的流程。我们将分三个阶段来完成，分别是 数据的初步分析和整理 #选择2015年度的贷款数据 data_15=data[(data.issue_d=='Jan-2015')\ |(data.issue_d=='Feb-2015')\ |(data.issue_d=='Mar-2015')\ |(data ...

机器学习模型的构建过程历来需要大量的手动调参工作，包括超参数优化、算法选择和特征工程等环节，往往需要数周的时间投入。尽管这种传统的开发模式仍然存在，但AutoML技术的发展已经显著简化了这一过程。 经过多年的AutoML库实践经验，这些工具已经深刻 ...

随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其客流量管理与预测对于城市交通规划和资源配置具有重要意义。准确的客流量预测不仅有助于提高地铁运营效率，确保乘客安全与舒适，还能为城市交通政策制定和应急响应提供数据支持。

时隔5年，《利用Python进行数据分析》在2022年9月20日推出了最新的第3版。在此次新版“鼹鼠书”中，Wes亲自讲解了最新的1.4版的Pandas。这次，很高兴能受邀翻译第3版的《利用Python进行数据分析》，22年11月底翻译好了本书，还有不到一个月，这本书应该就快能付梓啦 ...

智利30年期国债历史数据可用作当前债券投资参考。此历史数据包括近期和往年智利30年期国债收益率的历史行情，每日收益率和涨跌走势图表。选择日期范围，可按每日、每周或每月周期查看智利30年期国债的收盘价、开盘价、最高价、最低价、价格变动以及 ...

2022 年，你会选择哪种编程语言呢？ 前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。 在数据科学 ...

线性回归与logistic回归，是目前最流行的两个机器学习模型。 在我的上一篇教程里，你们已经学习了线性回归机器学习算法背后的历史和理论。 本教程的主题是：如何用Python中的scikit-learn库，建立、训练和测试你的第一个线性回归机器学习模型。 第1节：线性 ...

PyCaret 库支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。 想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？低代码平台或许是个不错的选择。 最近，机器之心发现了一个开源低代码 ...

介绍：模型融合通常可以在各种不同的机器学习任务中使结果获得提升。顾名思义，模型融合就是综合考虑不同模型的情况，并将它们的结果融合到一起。具体内容会从以下几个方面来讲： Voting即投票机制，分为软投票和硬投票两种，其原理采用少数服从多数的 ...