pandas
中的 read_csv
方法是一个十分强大的读入数据的方法,官网的 read_csv
的参数列表如下。看这些参数的解释,都能十分详细地了解该方法的用法,网络上也有很多中文版的参数翻译。但是,对于基本的应用情景,缺乏比较到位的解释,导致每次导入数据时都要看文档,试错数次才能正确读入数据,降低了数据分析的效率。本文旨在通过简单的例子,对该方法的具体应用做一个整体的总结和分析,以期覆盖常见的数据读入情景,方便日后使用。
Windows下的Spyder快捷键总结
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小技巧
作为轻量级 IDE,Spyder 是数据分析的一大利器。升级到 4.1.1 版本后,酷炫的黑色主题外加 Kite 辅助参数补全,较之前版本又有了很大的改进,可谓更加流畅、优雅了。当然,一个强大的 IDE 怎能少得了快捷键的加持?
神经网络Backpropagation算法入门
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近期学习了 coursera 上 Andrew Ng 的机器学习课程[1]。总体而言,该课程是入门机器学习的绝佳教程,整体难度不大,但概括了机器学习中很多基础的概念。但弊端在于跳过了过多数学推导,导致有些问题讲解得不是很清楚。特别是在第5周课程 Neural Networks: Learning 中,虽讲解了 BP 算法的轮廓和执行过程,但没有计算图的辅助和数学公式的推导就很难理解,且出现了较多的讹误。因此写下该篇笔记,记录关于BP算法的重要学习路线和结论,以期给其他同样困惑的同学和未来的自己一些提示作用。
Beamer制作幻灯片时分文件编译
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在用 Beamer 制作幻灯片的过程中,如果页数或者图片过多,往往造成 LaTeX 编译速度慢的问题。此时,如果能够分文件进行编译查看效果,最后插入到主文件中编译,制作幻灯片的效率势必大大提高。本文主要介绍Beamer制作幻灯片时分文件编译的方法。
Hello World
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