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点击上方“ Python学习与数据挖掘 ”，关注公众号 设为“ 星标 ”，好文章不错过！ 来自：掘金 | 数据已上传，文末附下载方式 1、项目背景 项目对京东电商运营数据集进行 指标分析 以了解 用户购物行为特征 ，为运营决策提供支持建议。本文采用了 MySQL 和 Python 两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。 2、数据集介绍 本数据集为京东竞赛数据集，数据已上传后台，回复关键字： 京东电商 ，即可获的。 详细介绍请访问链接： https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8 数据集共有五个文件，包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据，数据已进行了脱敏处理，本文使用了其中的 行为数据表 ，表中共有五个字段， 各字段含义如下图所示: 3、数据清洗 # 导入python相关模块 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.style.use( 'ggplot' ) %matplotlib inline # 设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcParams[ 'font.sans

腾讯课堂 | Python网络爬虫与文本分析(戳一戳)~~ 1、项目背景 项目对京东电商运营数据集进行 指标分析 以了解 用户购物行为特征 ，为运营决策提供支持建议。本文采用了 MySQL 和 Python 两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。 2、数据集介绍 本数据集为京东竞赛数据集， 详细介绍请访问链接： https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8 数据集共有五个文件，包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据，数据已进行了脱敏处理，本文使用了其中的 行为数据表 ，表中共有五个字段， 各字段含义如下图所示: 3、数据清洗 # 导入python相关模块 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.style.use( 'ggplot' ) %matplotlib inline # 设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcParams[ 'font.sans-serif' ]=[ 'SimHei' ] plt.rcParams[ 'axes.unicode_minus' ]= False #

　　　　在 机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法 中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。 　　　　本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导使用分母布局。如果遇到其他资料求导结果不同，请先确认布局是否一样。 1. 矩阵微分 　　　　在高数里面我们学习过标量的导数和微分，他们之间有这样的关系：$df =f'(x)dx$。如果是多变量的情况，则微分可以写成：$$df=\sum\limits_{i=1}^n\frac{\partial f}{\partial x_i}dx_i = (\frac{\partial f}{\partial \mathbf{x}})^Td\mathbf{x}$$ 　　　　从上次我们可以发现标量对向量的求导和它的向量微分有一个转置的关系。 　　　　现在我们再推广到矩阵。对于矩阵微分，我们的定义为：$$df=\sum\limits_{i=1}^m\sum\limits_{j=1}^n\frac{\partial f}{\partial X_{ij}}dX_{ij} = tr((\frac{\partial f}{\partial \mathbf{X}})^Td

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