1.简介 数据挖掘、机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西。诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识。但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西。他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上。那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要 ...
在配置环境后,能够使用excel进行数据挖掘。 环境配置问题可參阅: http: blog.csdn.net xinxing article details 例子DMAddins SampleData.xlsx 文件下载地址:http: download.csdn.net detail xinxing 在数据表中,选择tableanalysistoolssample表。该表中是用户的信息统计,包 ...
2017-05-29 21:43 0 1281 推荐指数:
1.简介 数据挖掘、机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西。诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识。但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西。他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上。那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要 ...
这里是原文 目录 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术并行处理 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理流水线处理自动化调参持久化回顾总结参考资料使用 ...
目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回顾7 总结8 参考资料 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 ...
使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测 ...
使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测 ...
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回归 回归是最为简单易用的一种技术,但可能也是最不强大(这二者总是相伴而来,很有趣吧)。此模型可以简单到只有一个输入变量和一个输出变量(在 Excel 中称为 Scatter 图形,或 OpenOffice.org 内的 XYDiagram)。当然,也可以远比此复杂,可以包括很多输入变量。实际上 ...