20170525 周四 pandas

code: pandas入门与时间序列分析.ipynb

1. 完成 http://www.icourse163.org/learn/BIT-1001870002?tid=1001963001#/learn/examlist
   上的考试

体会： pandas 的相关用法是在是太多了！随用随查：
参考中文网站：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25630700
http://www.th7.cn/Program/Python/201412/329841.shtml
http://www.cnblogs.com/zuizui1204/p/6423069.html
和下载的 pandas-cheat-sheet

2. 趁热打铁，学习 pandas:
   https://yq.aliyun.com/articles/81469

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dataframe 可以直接用 df.plot() 作图，然后 plt.show() 显示

聚合： 往往根据索引 index 来 groupby， 可以根据日期，也可以根据周； 比如这里的index已经是 to_datatime 得到的；
df.groupby(df.index.week).counts() 或 means()
df.index.date

意思就是：对这张含时的二维数据表中的信息进行处理，先按天或周聚合，得到的对象自然可以计数或求其平均值

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3. http://www.julyedu.com/video/play/66/614
   kaggle实战

模型融合：
1.bagging 解决过拟合
如： 1：10的正负样本，可以将负样本分为10份，每份和正样本训练得出一个分类器/回归器，

1.JPG

使用 sklearn.ensemble.BaggingClassifier
随机森林是其中的一种。

Adaboost 调样本的权重