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数据不平衡问题在机器学习中如何处理？: 2024-04-23; 在机器学习中，数据不平衡是指分类问题中不同类别的样本数量差距较大。这种情况可能会影响模型的训练和性能，导致对少数类别样本的预测能力较弱。因此，为了解决数据不平衡问题，我们需要采取一系列有效的方法来平 ...

如何利用数据分析来提高零售业的销售？: 2024-03-12; 数据分析在零售业中具有巨大的潜力，可以帮助企业了解消费者行为、优化运营和决策，并最终提高销售额。通过合理利用数据分析，零售商可以更好地满足客户需求、改进产品和服务，提高竞争力。以下是一些利用数据分析来 ...

如何在大数据集中找到最相关的特征？: 2023-12-27; 在大数据时代，我们经常面临处理庞大数据集的挑战。对于给定的数据集，了解哪些特征与我们感兴趣的目标变量最相关是至关重要的。本文将介绍一些常用的方法和技术，帮助我们在大数据集中找到最相关的特征。特征选择 ...

如何用机器学习提高欺诈检测准确率？: 2023-12-20; 随着电子商务和金融交易的快速增长，欺诈行为也日益猖獗。传统的欺诈检测方法已经难以应对不断变化的欺诈手段。然而，借助机器学习技术，我们能够有效提高欺诈检测的准确率。本文将介绍如何利用机器学习方法来提升 ...

如何评估和优化数据分析模型的性能？: 2023-11-30; 在当今大数据时代，数据分析模型成为了企业决策的重要工具。然而，一个有效的数据分析模型不仅需要准确地解释数据，还需要具备良好的性能。本文将探讨如何评估和优化数据分析模型的性能，帮助读者提高数据分析的效 ...

竞赛中常用的数据预处理方法有哪些？: 2023-10-18; 数据预处理是在竞赛中非常重要的步骤之一，它对于提高模型的性能和准确度至关重要。数据清洗：数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声等问题、。常见的处理方法包括删除含有缺失值的样本或特征、使用插补方法填充 ...

机器学习中的特征选择方法有哪些？: 2023-08-15; 特征选择在机器学习中是一个重要的预处理步骤，它可以用于降低维度、减少冗余信息和改善模型性能。在本文中，我们将介绍一些常见的特征选择方法。过滤式特征选择(Filter-Based Feature Selection)：这种方法通过 ...

如何应对数据分析中的高维问题？: 2023-07-31; 在当今信息时代，大量的数据被广泛收集和存储。然而，随着数据规模的不断扩大，我们也面临着高维数据分析带来的挑战。高维数据分析是指数据集中包含大量特征或维度的情况，这使得传统的分析方法变得困难。本文将介绍 ...

如何处理海量数据和高维数据？: 2023-07-03; 处理海量数据和高维数据是现代科学和工程领域中的重要挑战之一。随着技术的发展，我们面对的数据规模和维度越来越大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。在这篇文章中，我将探讨如何处理海量数据和高维数据的一些 ...

数据挖掘中常用的基本降维思路及方法总结: 2021-06-29; 来源：数据STUDIO 作者：云朵君 01、降维的意义降低无效、错误数据对建模的影响，提高建模的准确性。少量切具有代表性的数据将大幅 ...

基于神经网络的推荐系统模型: 2018-08-29; 基于神经网络的推荐系统模型为用户提供建议的平台。协同过滤算法是推荐系统中使用的主要算法之一。这种算法简单、高效;然而，数据的稀疏性和方法的可扩展性限制了这些算法的性能，并且很难进一步提高推荐结果 ...

关于大数据与人工智能的未来: 2018-07-24; 关于大数据与人工智能的未来看过几本大数据的书，吴博士这本，思路清晰，可读性强，于是，我不辞辛劳，从23万余字的著述中，摘要5千余字，试图厘清和记忆，并以此为基础拓展阅读。比如，李彦宏的《智能 ...

大白话讲解数据挖掘【案例】潜客模型的数据框架: 2018-06-08; 大白话讲解数据挖掘【案例】潜客模型的数据框架本篇文章作为回答很多朋友问我的一个问题：到底数据挖掘是什么？有什么作用？我把数据挖掘比喻成炒菜烧饭。下面用了一个潜客模型的框架作为案例进行讲解。 ...

大数据时代的来临怎样影响着信用卡业务的发展: 2017-08-09; 大数据时代的来临怎样影响着信用卡业务的发展 1大数据应用时代来临当前，随着计算机技术的发展，大规模计算能力的大幅提升，数据存储能力也获得了大幅提升。云存储、云计算以及分布式计算、流式计算、内存 ...

机器学习：决策树（Decision Tree）: 2017-03-11; 机器学习：决策树（Decision Tree）决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利 ...

大数据:全新机遇还是一纸空谈: 2016-12-31; 大数据:全新机遇还是一纸空谈目前，人们对大数据及其价值的认知各有不同。一部分人认为大数据的价值在于帮助企业各部门获得新的洞察力并付诸行动;另一部分人认为大数据不过是天花乱坠的宣传而已。这两种观点都 ...

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