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python数据缩放
很多时候我们想对一个数据画图，这个数据的图的形状是我们需要的，但是y轴的刻度不对，可能大了或者小了，我们想不改变这个数据的分布和形状画出来的图的情况下，对这个数据进行一定程度的缩放，可以按照下面的方法来。
python自动化办公的一些小工具，函数组件
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Python统计学11——分位数回归
分位数回归也是数理统计里面经典的模型，他相对于在最小二乘模型上进行了改进，虽然本身还是线性的参数模型，但对损失函数进行了改进。
pandas数据分析35——多个数据框实现笛卡尔积
什么是笛卡尔积。就是遍历所有组合的可能性。
pandas数据分析34——更改数据框列名称(多种方法)
就像excel表里面，我们修改某一列的名称时，直接打字改就行。 但是在Python数据里面pandas数据框对象修改名称需要一定的方法。
Python数据分析案例08——预测泰坦尼克号乘员的生存(机器学习全流程)
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Pandas数据分析33——数据多条件筛选(点估计和区间估计评价指标)
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Pandas数据分析05——数据框的位置平移、差分，排序和切片
pandas数据框对象，根据索引取出自己需要的数据对象的一系列方法。
Python matplotlib折线图的绘制
数据的可视化指的是将数据呈现为漂亮的统计图表，然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测|附代码数据
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型，与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。
Python数据分析招式：pandas库提取清洗排序-1
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Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
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oracle字符串清洗、拆分案例
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Excel单因素方差分析
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Excel多因素不重复方差分析
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GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计|附代码数据
最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）
我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
C#开发：csv数据转DataTable
python的pandas dataframe可以将csv数据，或者格式化的数据（excel）等，直接转换成dataframe，一个类似表格的数据，这样在数据处理中，能够根据设定好的函数，快速的进行数据分析、处理。
Python 多重共线性检验
共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低，另外，过多无关的维度计算也很浪费时间。
Python数据分析的过程记录（六）
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