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利用Python练习数据挖掘: 2017-05-03; 利用Python练习数据挖掘覆盖使用Python进行数据挖掘查找和描述数据结构模式的实践工具。第一节介绍数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。 ...

R语言不平衡数据分类指南: 2017-02-27; R语言不平衡数据分类指南目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模，基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型，只要我们选择了合适的算法，总能得到比较精确的结果。然而 ...

R语言初学者必须要知道的事儿: 2017-02-16; R语言初学者必须要知道的事儿 2017年1月24日晚8点半，乐逗游戏挖掘团队负责人、资深R语言用户谢佳标带来了主题为“数据分析利器：R语言快速入门”的Chat交流。以下是主持人孙莫默整理的实录，记录了谢佳标与读 ...

如何评估你的数据科学模型: 2016-11-28; 如何评估你的数据科学模型在大数据时代背景下，从数据科学当中得到的洞察结果是提高用户体验的最佳途径。数据科学家现在经常使用的各种技术有回归算法、支持向量机（SVM）、神经网络、近邻取样、Naive Bay ...

用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法: 2016-09-07; 用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什 ...

以性别预测为例，谈谈数据挖掘中的分类问题: 2016-03-02; 以性别预测为例，谈谈数据挖掘中的分类问题互联网的迅猛发展，催生了数据的爆炸式增长。面对海量的数据，如何挖掘数据的价值，成为一个越来越重要的问题。本文首先介绍数据挖掘的基本内容，然后按照数据挖掘 ...

常用的机器学习&数据挖掘知识(点）: 2015-12-20; 常用的机器学习&数据挖掘知识(点） Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)， LMS(LeastMean Square 最小均方)， LSM(Least Square Methods 最小二乘法)， MLE(MaximumLike ...

R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）: 2015-11-26; R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类） R语言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的 ...

基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用: 2015-10-13; 基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见 ...

机器学习工作职位需要的7项技能-数据分析师: 2015-05-19; 机器学习工作职位需要的7项技能-数据分析师机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚 ...

一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术---数据分析师: 2014-12-11; 数据挖掘分类技术从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语 ...

一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术: 2014-10-27; 一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术数据挖掘分类技术从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面\"数据分析师\"主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的 ...

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