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Matlab矩形序列代码 - 数据科学：数据分析与科学

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简介：
本资源提供了一段用于生成矩形序列（Rectangular Sequence）的MATLAB代码，适用于数据科学研究中常见的信号处理和时间序列分析任务。适合需要快速实现矩形脉冲函数的数据分析师或科研人员使用。 MATLAB矩形序列代码 数据科学（Data Science） 本仓库的代码全部在Anaconda环境中编写。 数据科学工作流： - Inquire：通过数据分析获取什么信息，解决什么问题。 - Obtain：如何获取数据。 - Scrub：对数据进行清理、整理和分析。 - Explore：展示数据、进行数据可视化。 - Model：利用数据分析和机器学习技术进一步处理和训练数据。 - iNterpret：最终结果的呈现。 目录（Contents） 1. 环境搭建 - 各种平台使用说明，以及如何搭建数据分析开发环境。 2. NumPy入门 - 介绍高效的数组结构，并作为学习其他高级数据结构的基础。 2.1 创建和访问NumPy中的数组 2.1.1 创建数组 ```python import numpy as np # 创建一维数组 list_1 = [1, 2, 3, 4] array_1 = np.array(list_1) # 创建二维数组 list_2 = [[5,6], [7,8]] array_2 = np.array(list_2) ```

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  • Matlab矩形序列代码 - 数据科学：数据分析与科学
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    本资源提供了一段用于生成矩形序列（Rectangular Sequence）的MATLAB代码，适用于数据科学研究中常见的信号处理和时间序列分析任务。适合需要快速实现矩形脉冲函数的数据分析师或科研人员使用。 MATLAB矩形序列代码 数据科学（Data Science） 本仓库的代码全部在Anaconda环境中编写。 数据科学工作流： - Inquire：通过数据分析获取什么信息，解决什么问题。 - Obtain：如何获取数据。 - Scrub：对数据进行清理、整理和分析。 - Explore：展示数据、进行数据可视化。 - Model：利用数据分析和机器学习技术进一步处理和训练数据。 - iNterpret：最终结果的呈现。 目录（Contents） 1. 环境搭建 - 各种平台使用说明，以及如何搭建数据分析开发环境。 2. NumPy入门 - 介绍高效的数组结构，并作为学习其他高级数据结构的基础。 2.1 创建和访问NumPy中的数组 2.1.1 创建数组 ```python import numpy as np # 创建一维数组 list_1 = [1, 2, 3, 4] array_1 = np.array(list_1) # 创建二维数组 list_2 = [[5,6], [7,8]] array_2 = np.array(list_2) ```
     
  • Python数据科学与分析
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    《Python数据科学与分析》是一本介绍如何运用Python语言进行数据分析和科学研究的书籍，涵盖了从基础编程到高级应用的知识。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例，并利用numpy、pandas及matplot库进行数据科学处理与可视化展示；同时结合scikit-learn库完成一系列的机器学习项目，以实践为导向设计每一课时内容，通过代码演示如何运用这些Python工具包解决实际问题。本课程将理论知识和应用实例相结合，选取经典Kaggle项目作为教学案例，从数据预处理开始逐步指导学员进行实战操作，帮助大家掌握入门级机器学习技能。 完成该教程后，你将能够： 1. 熟练运用Python的数据科学工具包。 2. 深入理解机器学习算法的数学原理及其细节。 3. 掌握各算法参数设置，并了解每个步骤对最终结果的影响。 4. 能够使用Python进行建模实战，在真实数据集上开展分析并完成整个模型构建过程。
     
  • [数据科学技术与应用] [宋晖_数据科学题目代码_]
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    《数据科学技术与应用》由宋晖编写，内容涵盖数据科学的核心理论及其在实际问题中的应用，并提供了丰富的编程实例和代码解析。 20201103/23799e76359fdc404b5d732969136cd2.zip
     
  • 科比投篮预测的数据处理与分析——数据科学视角下的NBA球星科比投篮数据分析
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    本研究运用数据科学方法深入剖析前NBA巨星科比·布莱恩特的投篮数据，旨在揭示其比赛策略和高效率得分背后的数学模型。通过对大量历史赛事数据进行清洗、处理与分析，我们尝试构建预测模型，以期从全新视角理解这位篮球传奇的技术特点及成功因素。 本段落详述了运用数据分析与机器学习技术预测NBA明星球员科比·布莱恩特投篮成功与否的方法。从数据的收集与清理开始，到通过多维度展现进行数据探索与可视化（如不同投篮方式、命中率对比以及按比赛阶段表现差异等）。接着基于特征工程构建模型，并最终利用一系列评价指标检验预测模型的有效性和准确性。 本段落适合数据科学家、体育分析师及希望深入了解科比职业生涯背后秘密的球迷们阅读。使用场景和目标包括提供一个完整的案例教学，帮助读者掌握从原始数据分析到建立高性能预测模型的整体流程，特别适用于那些在数据科学领域有深入发展需求的专业人士或团队。 建议边读边实践本段落中提到的各项任务，并逐步完成以加深理解和掌握程度。文中详细介绍了每个步骤的具体操作和技术细节，适合初学者和有一定经验的学习者跟随实操，同时也为高级用户提供有价值的技术参考与启示。
     
  • Python数据科学（13）：实例解析——股票数据分析
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    本教程为Python数据科学系列第十三篇，通过具体案例讲解如何使用Python进行股票数据分析，涵盖数据获取、清洗及可视化等关键步骤。 数据科学（十三）功能分析波动幅度对复权收盘价进行重采样增长曲线增长倍数最高增长倍数最大年均复合增长率当前增长倍数及复合增长率当前平均增长倍数年复合增长倍数平均年化增长率 功能分析波动幅度 ```python import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt # 股票数据分析 ## 分析波动幅度 print(1. 分析波动幅度) datadir = yahoo-data fname = 002001.csv ```
     
  • Kaggler：Kaggle数据科学竞赛的代码
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    这段简介可以描述为：Kaggler是一款专为参与Kaggle数据科学竞赛的选手设计的工具或平台，提供了便捷的环境来编写、测试和提交参赛代码。 卡格勒Kaggler是一个Python软件包，用于轻量级在线机器学习算法以及ETL（提取、转换、加载）和数据分析的实用程序功能。它根据MIT许可证分发。其在线学习算法受到Kaggle用户的影响，并使用稀疏输入格式来有效处理大型稀疏数据集。核心代码通过Cython进行了速度优化。 安装卡格勒所需的Python软件包依赖关系列在requirements.txt文件中，包括h5py、lightgbm、ml_metrics、numpy/scipy和pandas等。您可以通过PyPi使用pip命令进行安装： ``` (sudo) pip install -U Kaggler ``` 如果由于找不到MurmurHash3.h而导致安装失败，请添加描述为LD_LIBRARY_PATH的环境变量。 从源代码安装时，可以执行以下步骤： ```bash python setup.py build_ext --inplace (sudo) python setup.py install ``` 数据I/O方面，Kaggler支持CSV（.csv）、LibSVM（.sps）和HDF5（.h5）文件格式。
     
  • Python编程在数据科学与数据分析中的应用.rar
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    本资源深入讲解了如何运用Python进行数据处理、分析及可视化，适用于初学者和中级用户了解Python在数据科学领域的核心技能。 《朝乐门-Python编程从数据分析到数据科学》是一份内容丰富的教程资源，旨在帮助学习者深入理解和掌握Python在数据分析与数据科学中的应用。作为一种强大的编程语言，Python因其简洁明了的语法和丰富的库支持，在数据处理领域广受欢迎。 本教程以Python基础为起点，涵盖变量、基本的数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型）、控制结构（如if语句、for循环、while循环）以及函数与模块的应用。这些基础知识是进一步学习的关键。 接下来的章节将介绍数据处理和分析的核心库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib。其中，NumPy提供高效的多维数组对象及数值计算功能；Pandas则构建在此基础上，提供了高效的数据结构——DataFrame，用于处理表格型数据；而Matplotlib则是强大的绘图工具。 教程还会覆盖统计学基础知识（如描述性统计与推断性统计），这是数据分析的重要理论基础。通过这些知识的学习，你可以更好地理解数据的分布特征，并做出有效的预测和决策。 在数据预处理部分，你将掌握如何进行缺失值、异常值及重复值的处理等关键步骤，在此基础上创建新的有意义的特征以提升模型性能（即特征工程）。 当进入机器学习领域时，教程会介绍监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林）、无监督学习方法（如聚类与降维），以及强化学习的基本概念。此外还会讨论如何评估及选择合适的学习模型，并通过交叉验证等技术进行优化。 本教程还可能涉及大数据处理工具Apache Spark，用于在分布式环境下高效地管理大规模数据集；同时也会介绍使用Jupyter Notebook进行交互式开发和代码版本控制工具Git的应用等相关实践知识。 通过这份详尽的指南，你不仅可以掌握Python编程基础，还能获取数据分析与数据科学领域的实战技能，在大数据分析领域打下坚实的基础。希望你在学习过程中不断探索，并将所学应用于实际问题中，成为一名优秀的数据科学家。
     
  • Matlab分时代码-数据科学方法：包含“数据科学的计算方法”课程的相关讲义与代码的资源库。
    优质
    这个资源库提供了“数据科学的计算方法”课程中的相关讲义和Matlab分时代码，帮助学习者掌握数据科学领域的核心技能。 该存储库包含课程“数据科学的计算方法”的讲义及相关的MATLAB代码。讲座内容主要基于J. Nathan Kutz所著书籍中的第13至20章编写，特别感谢Craig Ginn分享了他的讲稿资料，这些材料对本资源有所影响。 课程旨在探索和客观地分析应用于物理、工程与生物科学的数据方法。简要回顾统计学及其计算实现的方法，包括时间序列分析、频谱分析、滤波技术、主成分分析、正交模式分解以及图像处理及压缩等主题。 具体讲座内容如下： 第一课：傅立叶级数和变换基础 第二课：雷达检测与滤波方法 第三课：雷达信号的平均与检测 第四课：时频分析及其窗口傅里叶变换的应用 第五课：小波理论与时频分析结合应用 第六课：多分辨率分析及基本的小波单元介绍 第七课：MATLAB中的频谱图和Gabor变换讲解 第八课：图像处理基础概念与技术入门 第九课：线性滤波在去噪中的作用及其原理探讨 第十课：扩散过程对图像的影响以及相关处理方法的应用研究 第十一课至十二讲涉及奇异值分解及主成分分析的介绍与发展。 第十三、十四节课着重于深入解析主成分分析和正确的正交分解理论与实践操作技巧。 第十五到十七节课程涵盖独立组件分析及其在图像分离中的应用，以及更高级别的讨论内容。 第十八课：猫狗识别技术 第十九讲强调奇异值的应用。
     
  • 数据科学试题
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    《数据科学试题》是一本汇集了各类数据科学领域测试题目的书籍，旨在帮助学习者深入理解数据分析、机器学习和统计学等核心概念。通过解答这些精心设计的问题，读者可以检验自己的知识掌握程度，并为实际工作中的数据挑战做好准备。 这里提供了三套大数据试题及答案供参考与练习使用，主要包含选择题。