这是一个开源的项目,简化了熊猫与实时数据的连接,在浏览器中测试假设和可视化结果。

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熊猫模因makeameme.org

panda Web API是一个开源项目,它简化了将panda与实时数据提要的连接、测试假设以及在Web浏览器中可视化结果。

通过阅读本文,您将了解如何将pandas操作包装到Web API中。服务器也处于活动状态,您可以尝试一下在这里

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pandas- analysis -server有一个情节端点。试一试然后单击refresh几次。

要升级你的熊猫游戏,请看:

下面是一些你可能会感兴趣的链接:

-构建一个机器学习网络应用程序(仅10美元)-机器学习入门-编程入门-商业领袖的数据科学-人工智能的医疗-自治系统-学习SQL-为数据科学家和机器学习提供免费技能测试……

许多数据科学家专注于算法和数学,却没有学会一项重要的技能——沟通。

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图片由马库斯SpiskeUnsplash

在这篇文章中,我提出了一些在做数据科学时避免使用的技巧。这些技巧与编码或数学无关,但更侧重于一项普遍被低估的技能——沟通。作为一名数据科学家,你需要定期报告实验结果,为进一步的工作提出建议,等等。这就是初级和高级数据科学家之间差距最大的地方。

为了使这篇文章更有趣,我通过一个有抱负的数据科学家Tom的故事提出了一些避免的建议。…


这是一个令人兴奋的概念,用于在SQL中模拟循环。我展示了一个重复随机抽样的蒙特卡罗模拟的例子。

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图片由圣人JhajhariaUnsplash

直到最近,我还没有过多地考虑SQL中的for循环。如果有人问我,我会说SQL中没有for循环。

我的答案将同时是对的和错的。虽然没有像Python或Java那样的for循环,但您可以在SQL中模拟带有join的for循环。

如果你错过了我之前关于这个主题的文章:

蒙特卡罗模拟

虽然SQL中的for循环听起来很酷,但为什么需要它们呢?

我在这里描述的概念可以用于蒙特卡洛模拟。

维基:

蒙特卡罗方法是一类依赖于重复随机抽样来获得数值结果的广泛的计算算法。其基本概念是利用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。…


开始使用熊猫的方式,它打算被使用。这5个基本技巧将改进您的panda代码。

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图片由Ilona FroehlichUnsplash

panda使您能够以多种方式实现相同的目标。这种方法的缺点是,许多人都在使用这种方法,它可以工作,但容易出错,而且将来可能不推荐使用。

在本文中,我将展示5个pandas技巧,它们将展示如何以正确的方式执行基本操作。

下面是一些你可能感兴趣的话题:

-构建一个机器学习网络应用程序(仅10美元)-商业数据科学
关于数据挖掘和数据分析思维你需要知道的
(书)
-人工智能的医疗(课程)-学习SQL(课程)-为数据科学家和机器学习工程师提供免费技能测试

用SQL做数据分析是非常简单的…直到它不是!

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图片由krakenimagesUnsplash

SQL和机器学习有一些共同之处。一开始很容易,因为它不需要大量编码。另外,代码很少崩溃。

我关于SQL和机器学习的tweet。

我认为SQL查询不会崩溃这一事实使数据分析更加困难。我从数据库中提取的数据中,有多少数据是错误的或丢失的?许多!

如果代码崩溃了,我就知道我把它搞砸了。…


如何设计和回溯测试一个有利可图的比特币交易策略与Python回溯测试框架。

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图片由安德烈弗朗索瓦•麦肯齐Unsplash

在本文中,我将展示如何将MACD交易策略应用于来自Bitmex的比特币交易数据。本文的目标不是设计一个有利可图的策略,而是向你展示如何得到加密数据到Backtrader,这样你可以设计自己的交易策略

最后,我展示了如何可视化MACD交易策略,并创建一个图,如下所示。这篇文章以一个有趣的转折结尾。

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MACD交易策略对XBTUSD价格

这里有一些链接,可能会感兴趣…


Python是进化。不要掉队!

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图片由语。乔杜里Unsplash

我已经用Python编码10年了,在这个过程中我学到了很多东西。在本文中,我将介绍5个Python技巧,希望它们能使您的生活更轻松。享受吧!

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有没有可能在不隶属于公司或大学的情况下在机器学习会议上发表一篇研究论文?

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图片由塞缪尔·佩雷拉Unsplash

一位reddit用户最近问道是否有可能在顶级的机器学习会议上发表,而不与公司或大学有联系?原海报(OP)想发表一篇科学论文,但不知道是否可能。

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原始Reddit讨论

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python教程,介绍如何从网站中抓取数据并创建Excel报告以进行进一步分析。

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图片由Pexels

你有没有想过分析某个网站?比如分析最流行的关键词或服务。还有什么比Excel更好的分析工具呢?在本文中,我将向您展示实现这一点可能比您想象的要简单。

要运行这个示例,请下载它Jupyter笔记本

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使用Backtester计算策略的性能——这是一个用于回溯测试的Python框架。

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图片由Micheile亨德森Unsplash

介绍

买入并持有策略是指你简单地用第一个数据点购买一项资产,然后看看最后一个数据点的投资组合价值是多少。

“买入并持有”策略有时也被用作测试其他策略表现的基准。如果一个精心设计的逻辑无法击败简单的“买入并持有”策略,那么这种策略可能一文不值。

虽然手工衡量买入和持有策略的表现并不难,但有一个回溯测试框架是有用的——你可以进一步改进策略,它通常伴随着绘图能力。…

关于

是罗马Orac

高级数据科学家,推特twitter.com/romanorac

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