别忘了调用方法close将文件关闭。通常，程序退出时将自动关闭文件对象（也可能在退出 程序前这样做），因此是否将读取的文件关闭并不那么重要。然而，关闭文件没有坏处，在有些 操作系统和设置中，还可避免无意义地锁定文件以防修改。另外，这样做还可避免用完系统可能 指定的文件打开配额。 对于写入过的文件，一定要将其关闭，因为Python可能缓冲你写入的数据（将数据暂时存储 在某个地方，以提高效率）。因此如
实际上，本章前面所做的都不太实用。与其逐个读取流中的字符，不如成行地读取。要读取 一行（从当前位置到下一个分行符的文本），可使用方法readline。调用这个方法时，可不提供 任何参数（在这种情况下，将读取一行并返回它）；也可提供一个非负整数，指定readline多 可读取多少个字符。因此，如果some_file. readline()返回的是'Hello, World!\n'，那么 some_f
文件重要的功能是提供和接收数据。如果有一个名为f的类似于文件的对象，可使用 f.write来写入数据，还可使用f.read来读取数据。与Python的其他大多数功能一样，在哪些东西 可用作数据方面，也存在一定的灵活性，但在文本和二进制模式下，基本上分别将str和bytes类 用作数据。 每当调用f.write(string)时，你提供的字符串都将写入到文件中既有内容的后面。 >>> f = op
要打开文件，可使用函数open，它位于自动导入的模块io中。函数open将文件名作为唯一必 不可少的参数，并返回一个文件对象。如果当前目录中有一个名为somefile.txt的文本文件（可能 是使用文本编辑器创建的），则可像下面这样打开它： >>> f = open('somefile.txt') 如果文件位于其他地方，可指定完整的路径。如果指定的文件不存在，将看到类似于下面的 异常： Trace
偏度用来刻画偏态的程度。偏态有两种情况：一种是如图1-6所示（左边）的左偏，该变量在负的方向部分严重拖尾；另一种是如图1-6所示（右边）的右偏，在正的方向部分严重拖尾。在实际经济和商业数据分析中，右偏是比较普遍的状态。比如，地区的居民收入、客户购买产品的数量、金额和保险理赔额。
（1）业务理解Business understanding该初始阶段集中在从商业角度理解项目的目标和要求，通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步计划。（2）数据理解Data understanding数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、标明数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉有趣的子集以形成对探索关系的假设。（3）数据准备Data preparatio
CRISP-DM 方法论将数据挖掘项目生命周期分为6个阶段，它们分别是业务理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估和模型发布，
l 数据上：小数据重抽样，大数据重全体。由于传统小数据分析的本质是基于样本推断总体，因此在分析过程中十分注重抽样的科学性。只有抽样是科学的，其推断结果才具有科学意义。而大数据虽然不一定是总体，但由于在建模方法上已经更偏向于机器学习，因此抽样已经不是必要的手段和方法论了。l 方法上：小数据重实证，大数据重优化。传统的小数据在方法上更重视实证研究，强调在相关理论的前提下建立假设，收集数据，建立模型并
根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、多维分析（又称为钻取或者OLAP）、警报、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测型建模（预测性（predictive）模型）和优化。
左边图是左偏，右边图是右偏，其中mode是众数，median是中位数，mean是平均数。对于一个左偏的频数分布 ，一般情况下算众数的值最大 对于一个右偏的频数分布 ，一般情况下算数平均数的值最大
可以使用不同类型的测量来评估推荐算法的质量，所述测量可以是准确度或覆盖率。使用的度量类型取决于过滤技术的类型。准确度是总可能建议中正确建议的一小部分，而覆盖率则衡量系统能够为其提供建议的搜索空间中的对象比例。用于测量推荐过滤系统准确性的度量标准分为统计和决策支持准确度度量。每个指标的适用性取决于数据集的特征和推荐系统将执行的任务类型。 统计准确度度量通过直接将预测的评级与实际用户
协同过滤技术的优缺点协同过滤与CBF相比具有一些主要优势，因为它可以在没有与项目相关的内容很多的领域中执行，并且内容很难被计算机系统分析（例如意见和理想）。此外，CF技术能够提供偶然的推荐，这意味着它可以推荐与用户相关的项目，即使内容不在用户的个人资料中。尽管CF技术取得了成功，但它们的广泛使用已经揭示了一些潜在的问题如下：1. 冷启动问题这是指推荐者没有足够的关于用户或项目的信息以进行相
协同过滤协同过滤是一种独立于域的预测技术，用于内容无法通过电影和音乐等元数据轻松充分地描述。协同过滤技术通过为用户构建项目首选项的数据库（用户项目矩阵）来工作。然后，它通过计算其个人资料之间的相似性来匹配具有相关兴趣和偏好的用户，以提出建议。这样的用户建立一个叫做邻居的小组 用户获得他之前未评级但已被其邻居用户评价的项目的推荐。由CF生成的建议可以是预测或推荐。预测是表示用户i的项目j的预测得分
基于内容的过滤技术的优缺点CB过滤技术克服了CF的挑战。即使没有用户提供评级，他们也可以推荐新商品。因此，即使数据库不包含用户首选项，也不会影响推荐准确性。此外，如果用户首选项发生变化，则可以在短时间内调整其推荐。他们可以管理不同用户不共享相同项目但根据其内在特征仅相同项目的情况。用户可以在不共享其个人资料的情况下获得建议，这可以确保隐私。CBF技术还可以解释如何向用户生成推荐。然而，这些技术遭
基于内容的技术是一种依赖于域的算法，它更多地强调了对项的属性的分析，以便生成预测。当建议使用网页，出版物和新闻等文档时，基于内容的过滤技术是最成功的。在基于内容的过滤技术中，使用从用户过去评估的项目的内容中提取的特征，基于用户简档进行推荐。建议用户使用与积极评价项目相关的项目。 CBF使用不同类型的模型来查找文档之间的相似性，以便生成有意义的建议。它可以使用矢量空间模型，如术
明确的反馈 系统通常通过系统界面提示用户提供项目的评级，以便构建和改进他的模型。推荐的准确性取决于用户提供的评级数量。这种方法的唯一缺点是，它需要用户的努力，而且用户并不总是准备好提供足够的信息。尽管显式反馈需要用户付出更多努力，但它仍然被视为提供更可靠的数据，因为它不涉及从操作中提取偏好，并且还为推荐过程提供透明度，从而导致感知推荐质量略高对建议更有信心。隐含的反馈 系统
这收集用户的相关信息以生成用于预测任务的用户简档或模型，包括用户访问的资源的用户属性，行为或内容。在用户配置文件/模型构造良好之前，推荐代理无法准确运行。系统需要尽可能多地了解用户，以便从一开始就提供合理的推荐。推荐系统依赖于不同类型的输入，例如最方便的高质量显式反馈，其包括用户关于他们对项目的兴趣的显式输入或通过观察用户行为间接地推断用户偏好来隐式反馈。也可以通过显式和隐式反馈的组合来
与基于内容的过滤技术相关的一些问题是有限的内容分析，过度专业化和数据的稀疏性。此外，协作方法表现出冷启动，稀疏性和可伸缩性问题。这些问题通常会降低建议的质量。为了减轻所发现的一些问题，已经提出了混合滤波，它以不同的方式组合了两种或更多种滤波技术，以提高推荐系统的准确性和性能。这些技术结合了两种或多种过滤方法，以便在平衡其相应弱点的同时发挥其优势。它们可以基于它们的操作分类为加权混合，
（3） 抽样抽样也是一种数据规约技术， 它用比原始数据小得多的随机样本（子集） 表示原始数据集。 假定原始数据集D包含N个元组， 可以采用抽样方法对D进行抽样。 下面介绍常用的抽样方法。 在R中， 抽样可以通过函数sample（N， s， replace=T/F） 实现， 实际中相当于先从1~N， 共N个自然数中抽取s个， 然后将抽到的s个自然数作为数据框中观测的行位置进行目标元组的调出
聚类技术将数据元组（即记录， 数据表中的一行） 视为对象。 它将对象划分为簇， 使一个簇中的对象相互“相似”， 而与其他簇中的对象“相异”。 在数据规约中， 用数据的簇替换实际数据。 该技术的有效性依赖于簇的定义是否符合数据的分布性质。 R中常用的聚类函数有hclust（） 、 kmeans（） ， 前者在使用系统聚类法时使用， 后者为快速聚类的函数。
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