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python数据分析教程

于 2018-07-18 发布文件大小:15217KB

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代码说明：

利用Python对各类数据分析算法进行编写，文档包括数据预处理方法，相关的分类和回归分析的算法理论及实践，以及一些实例应用分析。(Use Python to write various data analysis algorithms, including data preprocessing methods, algorithm theory and practice of related classification and regression analysis, and some application analysis.)

文件列表：

07_09数据预处理.pdf, 1186206 , 2018-07-18
__MACOSX, 0 , 2018-07-18
__MACOSX\._07_09数据预处理.pdf, 485 , 2018-07-18
10_12数据分析_理解数据.pdf, 1012802 , 2018-07-18
__MACOSX\._10_12数据分析_理解数据.pdf, 486 , 2018-07-18
13_15探索变量之间的关系.pdf, 1348425 , 2018-07-18
__MACOSX\._13_15探索变量之间的关系.pdf, 543 , 2018-07-18
16_18回归分析和基于模拟的分析.pdf, 1586536 , 2018-07-18
__MACOSX\._16_18回归分析和基于模拟的分析.pdf, 485 , 2018-07-18
19_21分类和预测.pdf, 1594047 , 2018-07-18
__MACOSX\._19_21分类和预测.pdf, 486 , 2018-07-18
22_24邻近度和聚类.pdf, 3309482 , 2018-07-18
__MACOSX\._22_24邻近度和聚类.pdf, 486 , 2018-07-18
25_27事务型数据和关联分析.pdf, 1385998 , 2018-07-18
__MACOSX\._25_27事务型数据和关联分析.pdf, 486 , 2018-07-18
28_30豆瓣数据案例.pdf, 1324247 , 2018-07-18
__MACOSX\._28_30豆瓣数据案例.pdf, 486 , 2018-07-18
31_33时间序列分析和金融数据.pdf, 1547820 , 2018-07-18
__MACOSX\._31_33时间序列分析和金融数据.pdf, 486 , 2018-07-18
34_36金融数据分析案例.pdf, 1627006 , 2018-07-18
__MACOSX\._34_36金融数据分析案例.pdf, 485 , 2018-07-18

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（本文是在论坛已有一篇文章《SIRP法相干相关K分布雷达杂波的建模与仿真》的基础上修改而来，在此首先感谢这篇文章的作者给予我的帮助。之所以完成这篇文章，有三个方面的原因：一是对原文章和仿真程序代码明显存在一些不一致的地方，因此，我这里对每个公式进行检验（后来证明文章的公式正确无误，但所给的仿真代码存在问题），二是对自己近4天工作的一个总结，以便以后学习可以参考；三是可以放在网上给初学者一些参考，以便后来者不再走自己曾经走过的弯路。文章的一些文字是在匆忙间完成，只求能表达所述意思，没有详细斟酌，海涵：-(This article is an article in the forum have been "SIRP law related coherent K distributed clutter radar modeling and simulation" on modified from the foundation, in this first of all thank the authors of this article has given me help. The reason why the completion of this articles, there are three reasons: First, the original article and simulation program code, there are some obvious inconsistencies, so I here the formula for each test (later proven formula article is correct, but give the simulation code problem exist), near two of their four days of a summary of the job in order to study the future reference three on-line can give some reference for beginners in order to go was no longer the tortuous path they have traversed. arti

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