現在每天產生的數據都是海量的,這些數據中既有高質量的也有很多垃圾,如何從這些海量的數據中洞察出這些數據的內在聯系是我們機器學習的核心內容。如果光把數據丟在大家的面前,咱們肯定是無感的,無法獲取這些數據的意義。為了能夠更加直觀的了解這些數據的一些特征,例如數據的分布情況,數據的趨勢和走勢,數據之間 ...
一 可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖 箱型圖 氣泡圖 直方圖 核密度估計 KDE 圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖 二 交互式工具 Ipython Ipython notebook Plotly 三 Python IDE類型 PyCharm,指定了基於Java Swing的用戶界面 PyDev,基於SWT的用戶界面 適用Eclipse IEP Interactive E ...
2018-03-28 18:19 0 1836 推薦指數:
現在每天產生的數據都是海量的,這些數據中既有高質量的也有很多垃圾,如何從這些海量的數據中洞察出這些數據的內在聯系是我們機器學習的核心內容。如果光把數據丟在大家的面前,咱們肯定是無感的,無法獲取這些數據的意義。為了能夠更加直觀的了解這些數據的一些特征,例如數據的分布情況,數據的趨勢和走勢,數據之間 ...
今天看到這篇文章里面提到如何選擇模型,覺得非常好,單獨寫在這里。 更多的機器學習實戰可以看這篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外關於機器學習與數據挖掘的區別, 參考這篇文章:https ...
談談數據挖掘和機器學習 又是好長時間沒有寫博客了,最近周末事情太多,明天勞動節終於可以讓我們勞動人民休息一天了。首先聲明的是本人並非數據挖掘和機器學習的高手,只是作為業余興趣剛剛開始研究,據我所知好多朋友也和我一樣對這方面的東西感興趣,個人認為機器人技術是未來發展的方向。雖然我的專業是軟件開發 ...
一、數據挖掘任務 數據挖掘常見的六大任務: 1.分類問題 2.聚類問題 3.回歸問題 4.關聯問題 5.序列問題 6.異常檢測 二、數據挖掘流程 CRISP-DM:跨行業數據挖掘標准流程 ...
李航的《統計學習方法》 這本書開篇第一章寫得特別好,各個模型的算法推導也比較全,基本涵蓋了比較經典的判別模型和生成模型。 《機器學習實戰》 這本書代碼和應用特別多,了解python用法和機器學習算法的代碼實現非常方便。 項亮的《推薦系統實踐》 這本書個人感覺偏理論一點,偽代碼 ...
背景介紹 從學sklearn時,除了算法的坎要過,還得學習matplotlib可視化,對我的實踐應用而言,可視化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美觀性確實不敢恭維。陸續使用過plotly、seaborn,最終定格在了Bokeh,因為它可以與Flask完美的結合,數據看板的開發 ...
強烈推薦:《機器學習》 (西瓜書) 入門讀物: 《深入淺出數據分析》 這書挺簡單的,基本的內容都涉及了,說得也比較清楚,最后談到了R是大加分。難易程度:非常易。 《啤酒與尿布》 通過案例來說事情,而且是最經典的例子。難易程度:非常易。 《數據之美》 一本介紹性的書籍,每章都解決一個具體的問題 ...
1. 數據挖掘與機器學習開源框架 1.1 框架概述 1.1.1 AForge.NET AForge.NET是一個專門為開發者和研究者基於C#框架設計的,他包括計算機視覺與人工智能,圖像處理,神經網絡,遺傳算法,機器學習,模糊系統,機器人控制等領域。這個框架由一系列的類庫組成。主要 ...