,一把辛酸泪;都云作者痴,谁解其中 味。 做竞赛有哪些好处? 1. 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法 ...
一 单个特征的EDA 对于 binary feature 和 categorical feature,train feature name .value counts .sort index .plot kind bar 对于 continuous numerical feature, 二 对于类别特征的处理 https: github.com scikit learn contrib categ ...
2018-06-10 19:01 0 1053 推荐指数:
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原作者:陈成龙 https://github.com/ChenglongChen 简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 ...
一些数据挖掘比赛也是非常不错的经历,比赛过程中,我们不仅能加深模型/算法的学习,也能从别的参赛队员中学 ...
前言 用python实现了一个没有库依赖的“纯” py-based PrefixSpan算法。 Github 仓库 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客,讲解非常细致 ...
一、背景 煤矿地磅产生了一系列数据: 我想从这些数据中,取出最能反映当前车辆重量的数据(有很多数据是车辆上磅过程中产生的数据)。我于是想到了聚类算法KMeans,该算法思想比较简单。 二、算法步骤 1、从样本中随机取出k个值,作为初始中心 2、以k个中心划分这些数据,分为k个组 ...
序 由于项目需要,需要对数据进行处理,故而又要滚回来看看paper,做点小功课,这篇文章只是简单的总结一下基础的Kmeans算法思想以及实现; 正文: 1.基础Kmeans算法. Kmeans算法的属于基础的聚类算法,它的核心思想是: 从初始的数据点集合,不断纳入新的点 ...
数据挖掘算法总结 1.分类算法 所谓分类,简单来说,就是根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。常用的分类算法包括:决策树分类法,朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器,神经网络法,k-最近邻法(k-nearest ...
一、概念 关联(Association) 关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在一起。 关联规则(AR,Assocaition Rules) 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。(购物篮分析) 协同过滤(CF,Collaborative Filtering ...