🐼pandas基础入门
1. pip配置详解全局配置文件位置Windows: %APPDATA%\pip\pip.inimacOS/Linux: ~/.pip/pip.conf推荐配置（清华源）[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn timeout = 6...
分类 "Data field" 下的文章
数据分析小记(一)
大数据分析是从海量数据中提取有用信息、识别模式和预测未来趋势的方法。随着数据量的增长，传统的模型可能无法有效地处理，因此基于大数据的分析往往需要使用更为复杂的算法和优化技术。1. 回归分析 (Regression Analysis)回归分析用于预测和趋势分析，建立因变量（目标变量）和自变量（特征变量）之间的关系。线性回归模型假设目标变量 $ y $ 与特征 $ X_1, X_2, \dots, X...
🐼 Pandas 命令手册（Command Reference Guide）
“DataFrame 就像 Excel + SQL + Python 的孩子，天生会玩数据。”📦 一、导入与基础import pandas as pd import numpy as np读取文件pd.read_csv('data.csv') # 读取 CSV pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0) pd.read_...
扩散模型数学基础小记
扩散学习的数学原理扩散学习（DiffusionLearning）是一种将扩散过程与学习算法结合的方式。它的核心思想是通过模拟扩散过程来传播信息并进行学习。扩散学习可以基于不同的数学模型，包括随机过程、图论以及偏微分方程等。1. 扩散过程模型在扩散学习中，扩散过程通常是指信息或特征从一个点到另一个点的传播过程。可以通过随机游走或扩散方程来描述扩散过程。对于一个给定的图 ( G = (V, E) )，...