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如何使用机器学习算法进行预测和分类？
2024-03-22
机器学习算法是一种通过数据学习并构建模型，从而实现预测和分类的技术。在过去几年里，随着数据的快速增长和计算能力的提升，机器学习算法在各个领域展示出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用机器学习算法进行预测 ...
如何使用Python进行数据清洗？
2023-12-04
在现代数据驱动的世界中，数据清洗是一个至关重要的步骤。通过清理、转换和整理原始数据，我们可以确保数据的质量和一致性，从而提高后续分析和建模的准确性。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据 ...
如何优化数据处理过程以提高效率？
2023-09-04
优化数据处理过程以提高效率 随着大数据时代的到来，数据处理变得越来越重要。无论是企业、科研机构还是个人用户，都需要对海量的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。然而，数据处理过程往往面临着时间和资源 ...
在SQL中如何实现数据预处理？
2023-08-09
数据预处理在SQL中是通过各种技术和方法来准备和清洗数据，以便进行后续分析和建模。这个过程是数据科学和数据分析的关键一步，它有助于提高数据质量、减少错误和不一致性，从而得到更准确、可靠的结果。本文将介绍 ...
数据收集方面的常见问题是什么？
2023-08-08
在数据收集过程中，常见的问题包括以下几个方面： 数据质量问题：数据质量是数据收集过程中最为关键的问题之一。可能存在数据不完整、数据错误、数据重复等问题。这些问题可能导致分析结果不准确，从而影响决策的 ...
如何利用统计方法进行数据分析？
2023-07-25
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为许多领域的重要工具。而统计方法作为一种常用的数据分析手段，可以帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，发现规律和趋势。本文将介绍如何利用统计方法进行数据分析，并探讨 ...
数据清洗常用的技术有哪些？
2023-06-29
数据清洗是指对数据进行预处理，从而去除数据中的异常、冗余或者错误的部分，以确保数据质量和可用性。数据清洗是数据分析的一个重要环节，并且对于任何数据科学项目而言都是至关重要的一步。在实践中，有许多不同的 ...
常见的数据清洗技术有哪些？
2023-06-17
数据清洗是指将原始数据经过处理、筛选和转换等操作，以便让数据能够适合于分析、挖掘、建模等应用场景的一系列技术。数据清洗在数据科学领域中非常重要，因为数据质量对于后续的分析结果有着至关重要的影响。本文将 ...
卷积神经网络为什么要进行归一化的数据预处理工作？
2023-04-12
卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一种广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域的深度学习模型。在使用CNNs进行分类或回归任务之前，通常需要对输入数据进行预处理。其中一个重要的 ...
如何用BP神经网络做时间序列预测?
2023-04-10
BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于时间序列预测。时间序列预测是指根据历史数据对未来的趋势进行预测，这在商业、金融和天气预报等领域非常有用。在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行时间序列预测 ...

数据分析之数据挖掘入门指南

数据分析之数据挖掘入门指南
2022-10-25
数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

数据分析师之数据挖掘入门

数据分析师之数据挖掘入门
2022-10-19
数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

深度学习预测房价：回归问题，K折交叉

深度学习预测房价：回归问题，K折交叉
2021-11-15
作者：AI入门学习 来源：小伍哥 机器学习中，大部分是分类问题，另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软 ...

深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导

深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导
2018-08-29
深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导 所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“的神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出 ...
机器学习中的数据集合
2018-03-31
机器学习中的数据集合 数据集分类 在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。 训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或 ...
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