数据分析中，首先要进行数据清洗，才可以继续训练模型，预测等操作。 　　首先介绍一下什么是数据清洗（定义来自 百度百科，有删减） 　　数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。我们要按照一定 ...

本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online ...

本篇文章转载于LIME：一种解释机器学习模型的方法 该文章介绍了一种模型对单个样本解释分类结果的方法，区别于对整体测试样本的评价指标准确率、召回率等，Lime为具体某个样本的分类结果做出解释，直观地表明该模型为何做出如此预测。 动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习 ...

Orange为新手和专家提供开源机器学习和数据可视化。使用大型工具箱交互式数据分析工作流程。 交互式数据可视化 Orange的全部内容都是关于数据可视化，帮助发现隐藏的数据模式，提供数据分析过程背后的直觉或支持数据科学家与领域专家之间的交流。可视化窗口小部件包括散点图，箱形图和直方图 ...

不同的工具 Python Spark 1.基本概念 2.Spark 的 Dataset Flink 1.Flink ML 2.Alink 参考 ...

版本）工具类来实现这个功能： 注：上述代码与下面代码等价 2.数据规范 ...

现在每天产生的数据都是海量的，这些数据中既有高质量的也有很多垃圾，如何从这些海量的数据中洞察出这些数据的内在联系是我们机器学习的核心内容。如果光把数据丢在大家的面前，咱们肯定是无感的，无法获取这些数据的意义。为了能够更加直观的了解这些数据的一些特征，例如数据的分布情况，数据的趋势和走势，数据之间 ...

准备环境 anaconda ipython PYTHONPATH 运行环境 数据 1. 获取原始数据 1682 u'1|24|M|technician|85711' u'1|Toy Story (1995 ...