简介 K-Medoids 是一种使用分区的聚类方法的无监督聚类算法。它是 K-Means 聚类算法的改进版本，特别用于处理异常值数据。它需要未标记的数据才能使用。在本文中，让我们了解一下 k-Medoids 算法及其示例。K-Medoids 算法 在 K-Medoids 算法中，每个数据点都称为类中心。类中心充当聚类中心。类中心是一个点，使得它与同一聚类中所有其他点的距离之和最小。对于距离，可以使用任何合适的度量，例如欧几里得距离或曼哈顿距离... 阅读更多

Python pandas 库提供了不同的函数来检查某天是否为工作日，例如 weekday()、day_name()、isoweekday() 等。Pandas 是一个开源的 python 库，用于数据操作、数据分析、数据可视化、数据结构等。此库广泛应用于数据科学和数据分析，提供数据清洗、探索和转换功能。Pandas 中有许多模块和函数可用于处理给定的数据。使用 weekday() 函数 在 python 中，可以使用 weekday() 函数确定给定日期是否为工作日。这... 阅读更多

在今天，人工智能已经影响了我们的生活，其影响力是其他任何事物都无法比拟的。它改变了我们日常工作的方式，并在我们的行业、生活和几乎所有领域都发挥着重要作用。在本文中，我们将了解人工智能在我们生活中发挥重要作用的一些领域。医疗保健行业 医疗保健是 21 世纪一个不断发展且至关重要的行业。它不仅为人们提供了更好的生活，而且每天都在挽救数百万人的生命。我们不能忽视健康方面... 阅读更多

在 python 语言中，我们有不同的模块和函数可用于检查给定 NumPy 数组中是否存在指定的值。Numpy 的缩写是 Numerical Python，它是一个 python 库，用于执行数学、统计和科学计算。NumPy 数组的结果以数组的形式返回。数组可以创建一维、二维，依此类推，最多 32 维。Numpy 库提供了许多模块和函数，可以帮助我们执行科学计算和数学计算。让我们逐一了解每种方法... 阅读更多

简介 在处理任何数据科学或机器学习用例时，数据的分布会为我们提供有用的见解。数据分布是指数据如何可用及其当前状态、有关数据特定部分的信息、数据中的任何异常值以及与数据相关的中心趋势。为了探索数据分布，有一些流行的图形方法在处理数据时被证明是有益的。在本文中，让我们探索这些方法。更多地了解您的数据：图形化方法 直方图和 KDE 密度图 直方图是最... 阅读更多

python 脚本是可以存储代码的文件，用于执行特定任务或一组任务。此文件以“.py”文件扩展名保存。python 脚本可以在任何文本编辑器中创建和编辑，并可以使用命令行提示符执行，或者可以作为包或模块导入到集成开发环境 (IDE) 中。每个 python 脚本都需要一些时间来执行文件；可以使用以下方法计算它。使用 time 模块 在 python 中，我们有 time 模块，它... 阅读更多

变量是一个存储不同值的实体。当我们每次分配一个新值时，前一个值将被新值替换。在 python 中，变量可以是字母、下划线、数字值，并且以字母开头等。可以检查多个变量是否与某个值相等；这可以通过在 python 中使用以下方法来检查。使用逻辑“或”和“与” 在 python 中检查多个变量是否与某个值相等的方法之一是使用逻辑或和与。and 运算符将检查所有变量是否都等于其... 阅读更多

我们在日常生活中使用不同的网站。每个特定网站都需要一些时间来加载内容。在数学上，我们可以通过用读取整个网站的时间减去获得的时间来获得加载时间。在 python 中，我们有一些包和模块来检查网站的加载时间。步骤/方法 以下是我们需要遵循的步骤来获取网站的加载时间。让我们逐一了解每个步骤。首先，我们必须将所需的库导入到我们的 python 环境中。以下是... 阅读更多

简介 分类数据是一种数据类型，它取固定数量的值，并且在这些变量中没有可能的逻辑顺序。分类变量可以是血型、是/否情况、性别、排名（例如，第一、第二、第三）等。分类变量大多数情况下会进行编码，例如独热编码和名义编码，以便以二进制或整数格式表示它们，以供所考虑的机器学习用例使用。分类数据和相关术语 众数是与分类变量/观察值相关的最常见的中心趋势。它是观察值集中具有最高... 阅读更多

时间序列是一组数据点，这些数据点以规则的时间间隔记录。它用于研究趋势模式、变量在定义时间内的关系。时间序列的常见示例包括股票价格、天气模式和经济指标。它通过统计和数学技术分析时间序列数据。时间序列的主要目的是识别先前数据的模式和趋势，以预测未来值。如果数据不随时间变化，则称数据为平稳数据。这对于... 阅读更多