原文:數據挖掘算法比賽 - 簡單經驗總結

一 單個特征的EDA 對於 binary feature 和 categorical feature,train feature name .value counts .sort index .plot kind bar 對於 continuous numerical feature, 二 對於類別特征的處理 https: github.com scikit learn contrib categ ...

2018-06-10 19:01 0 1053 推薦指數:

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Kaggle 數據挖掘比賽經驗分享(轉)

原作者:陳成龍 https://github.com/ChenglongChen 簡介 Kaggle 於 2010 年創立,專注數據科學,機器學習競賽的舉辦,是全球最大的數據科學社區和數據競賽平台。筆者從 2013 年開始,陸續參加了多場 Kaggle上面舉辦的比賽,相繼獲得了 ...

Fri May 19 05:58:00 CST 2017 1 1070
數據挖掘比賽----Kaggle實戰

一些數據挖掘比賽也是非常不錯的經歷,比賽過程中,我們不僅能加深模型/算法的學習,也能從別的參賽隊員中學 ...

Mon Nov 24 20:14:00 CST 2014 13 30512
數據挖掘經典算法PrefixSpan的一個簡單Python實現

前言 用python實現了一個沒有庫依賴的“純” py-based PrefixSpan算法。 Github 倉庫 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先對韓老提出的這個數據挖掘算法不清楚的可以看下這個博客,講解非常細致 ...

Sat Jul 13 00:27:00 CST 2019 0 1344
數據挖掘之KMeans算法應用與簡單理解

一、背景 煤礦地磅產生了一系列數據: 我想從這些數據中,取出最能反映當前車輛重量的數據(有很多數據是車輛上磅過程中產生的數據)。我於是想到了聚類算法KMeans,該算法思想比較簡單。 二、算法步驟 1、從樣本中隨機取出k個值,作為初始中心 2、以k個中心划分這些數據,分為k個組 ...

Tue Jul 23 20:00:00 CST 2019 0 394
數據挖掘之聚類算法K-Means總結

序   由於項目需要,需要對數據進行處理,故而又要滾回來看看paper,做點小功課,這篇文章只是簡單總結一下基礎的Kmeans算法思想以及實現; 正文: 1.基礎Kmeans算法.   Kmeans算法的屬於基礎的聚類算法,它的核心思想是: 從初始的數據點集合,不斷納入新的點 ...

Sun Jan 22 19:46:00 CST 2017 0 3181
數據挖掘相關算法

數據挖掘算法總結 1.分類算法 所謂分類,簡單來說,就是根據文本的特征或屬性,划分到已有的類別中。常用的分類算法包括:決策樹分類法,朴素的貝葉斯分類算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器,神經網絡法,k-最近鄰法(k-nearest ...

Tue Sep 17 17:44:00 CST 2019 0 438
數據挖掘——關聯算法

一、概念 關聯(Association) 關聯就是把兩個或兩個以上在意義上有密切聯系的項組合在一起。 關聯規則(AR,Assocaition Rules) 用於從大量數據挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。(購物籃分析) 協同過濾(CF,Collaborative Filtering ...

Sat Nov 03 07:26:00 CST 2018 1 2938
 
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