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    2019-11-21 18:18:19
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  • 数据挖掘和机器学习是进行数据处理的非常有用的工具,当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很多模型和方法,对于初学者来说,面对这些模型总是无从下手。因此,后面的论述主要以处理数据的流程入手,把每个方法带入到数据处理的步骤中来讲,使得这些方法在数据处理中的具体位置有一个清晰的显示,有利于理解这些方法。
    2017-12-12 21:08:54
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  • 机器学习里有一句名言:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。这个说法形象且深刻的提出前期数据处理和特征分析的重要性。这一点从我们往往用整个数据挖掘全流程60%以上的时间和精力去做建模前期的数据处理和特征分析也能看出。那么疑问来了,这超过60%时间和精力我们都用在哪了?本文基于以往的知识储备以及实际的项目经验,我做一个总结。主要包括三部分,一是获取数据、数据抽样,二是数据探索,三是数据预处理与清洗。
    2017-11-30 11:58:11
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    2018-11-23 14:27:43
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  • 解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权,比如利用采样与加权等方法。为了方便起见,我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”,样本较少的那一类称为“小众类”。解决方式分为:.一、相关方法总结1、采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集,在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样(Oversampling,过采样)和下采样(U
    2017-07-23 11:10:42
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  • 对于数据挖掘和处理类的问题,使用一般的机器学习方法,需要提前做大量的特征工程工作,而且特征工程的好坏会在很大程度上决定最后效果的优劣(也就是常说的一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已)。使用深度学习的话,特征工程就没那么重要了,特征只需要做些预处理就可以了,因为它可以自动完成传统机器学习算法中需要特征工程才能实现的任务,特别是在图像和声音数据的处理中更是如此,...
    2018-10-04 15:37:41
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  • 特征工程1 前言在机器学习界,有这么一种说法:数据和特征决定了机器学习的上限,而算法和模型只是逼近这个上限。所谓特征工程,是指使用专业的知识处理数据,使得特征能在算法上发挥更好的作用。特征工程关键是贴近业务找出高效的特征。特征工程包括特征使用方案、特征获取方案、特征处理、特征监控,框架如下图:特征处理是特征工程中的核心部分, Scikit-Learn是python的机器
    2016-10-23 21:05:59
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  • 随着科技的发展,信息量的日益膨胀,对此我们引入了一个新的名词——大数据,在大数据领域中我们面临三大问题,数据抓取,数据管理和处理数据。他是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。此篇报告主要是对数据处理方面进行的一定个人总结和观点阐述,利用机器学习的方法对海量信息进行数据挖掘和统计分析,旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,加深大数据对重要用户的洞察力。机器学习是多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂
    2016-12-19 18:02:35
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    2016-11-07 12:08:58
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    2018-10-16 21:30:53
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