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欠拟合与数据预处理的关系
2024-12-05
数据分析中,欠拟合是一种常见问题,指机器学习模型在训练和测试数据上表现不佳,往往由模型过于简单所致。这篇文章将探讨欠拟合与数据预处理之间的关系,以及如何通过合适的方法解决这一挑战。 欠拟合案例分享与影 ...
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 ...
数据预处理中最常见的错误有哪些?
2023-10-11
在数据预处理过程中,常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误:缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列,或者用一个默认值来 ...
数据预处理中最常见的错误有哪些?
2023-10-08
在数据预处理过程中,常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误:缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列,或者用一个默认值来填充缺失值 ...
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 ...
如何进行数据预处理和清洗?
2023-06-20
数据预处理和清洗是机器学习和数据分析中非常重要的一步。这个过程涉及到将原始数据转换为可用于建模和分析的格式,包括处理缺失值、异常值、重复值、错误数据等问题。在本文中,我们将介绍数据预处理和清洗的基础概 ...

4000字归纳总结 Pandas+Sklearn 带你做 数据预处理

4000字归纳总结 Pandas+Sklearn 带你做数据预处理
2021-11-24
作者:俊欣 来源:关于数据分析与可视化 今天我们就来讲讲数据预处理过程当中的一些要点与难点。我们大致会提到数据预处理中的 加载数据 处理缺失值如何处理 ...

CDA LEVEL 1 考试,知识点汇总《 数据预处理 方法》

CDA LEVEL 1 考试,知识点汇总《数据预处理方法》
2024-08-13
数据预处理的基本步骤 第一步:数据集成 第二步:数据探索 在进行了基本的了解后,我们还需要把集合中的数据通过一定形式的变换,转换成适合分析和建模的形式。主要的数 ...

 数据预处理 的一些方法

数据预处理的一些方法
2018-03-19
数据预处理的一些方法 现实世界中,数据集存在着不完整、包含噪声和不一致等特点,无法直接用来挖掘知识。收集数据的设备可能出故障,人为输入数据时出错或缺失,数据传输中引起的错误都将造成数据集含有不正确 ...

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析
2025-08-20
PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的卷积操作(本质是 im2col 变换后的矩阵乘法),还是 Transformer 模型中的注意力计算, ...

【CDA干货】评判两组数据与初始数据准确值的方法

【CDA干货】评判两组数据与初始数据准确值的方法
2025-08-07
评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组数据进行评估,判断它们与初始设定的准确值(或真实值)之间的吻合程度。这种评判不仅 ...

【CDA干货】SASEM 决策树:理论与实践应用

【CDA干货】SASEM 决策树:理论与实践应用
2025-08-07
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决策树作为一种融合了统计分析、结构方程模型(SEM)思想与传统决策树优势的分析工具,为 ...

人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构

人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构
2025-08-12
人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所未有的范式转变。CDA(Certified Data Analyst)作为全球认可度最高的数据分析认证体 ...

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具
2025-07-29
χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段。其中,χ² 检验(卡方检验)和 t 检验凭借其在不同数据类型和研究场景中的精准适用 ...

【CDA干货】解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道

【CDA干货】解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道
2025-07-29
解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域,长短期记忆网络(LSTM)凭借其捕捉长距离依赖关系的独特能力,成为自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务的核心工具。然而,在实 ...

【CDA干货】鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例

【CDA干货】鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例
2025-07-29
鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别与分类算法的大门,它就是鸢尾花数据集。鸢尾花判别分析不仅是机器学习入门的绝佳案例 ...

【CDA干货】左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践

【CDA干货】左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践
2025-07-29
左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分布因其良好的数学性质(如对称分布、均值与中位数重合、68-95-99.7 法则)成为许多方法 ...

CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧

CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧
2025-07-08
CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧​ ​ 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心工具,贯穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全级别考核内容。无论是基础的数据清洗、可视化,还 ...

【CDA干货】LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略

【CDA干货】LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略
2025-07-07
LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略​ 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在处理时间序列数据和自然语言处理等领域展现出强大的能力。然而,在实际应用中,LSTM 模 ...

企业名称:西安奥途网络科技有限公司上海分公司  招聘岗位:建模算法工程师(数据分析岗位招聘信息)

企业名称:西安奥途网络科技有限公司上海分公司 招聘岗位:建模算法工程师(数据分析岗位招聘信息)
2025-07-03
建模算法工程师 14-15K·13薪 上海长宁区旭辉国际2号楼2号楼410室 岗位职责: 1、负责供应链相关算法的研发、优化和部署,并应用于产品业务场景 2、负责算法的技术方向把 ...

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