模型融合 介紹：模型融合通常可以在各種不同的機器學習任務中使結果獲得提升。顧名思義，模型融合就是綜合考慮不同模型的情況，並將它們的結果融合到一起。具體內容會從以下幾個方面來講： 1、Voting 2、Averaging 3、Ranking 4、Bagging 5、Boosting ...

挖掘建模根據挖掘目標和數據形式可建立：分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測等模型 1.分類與預測 分類與預測是預測問題的兩種主要類型，分類主要是：預測分類標號（離散屬性）；預測主要是：建立連續值函數模型，預測給定自變量對應的因變量的值。 1.1 實現過程 （1）分類 ...

模型評估 使用metric函數來進行評分 　　sklearn.metrics里面提供了一些函數來幫助我們進行評分。其中里面以_score結尾的函數的返回值越大，模型的性能越好。而以_error或_loss結尾的函數，返回值越小，表示模型性能越好。從命名上來看，這一點不難理解 ...

熱門數據挖掘模型應用入門（一）: LASSO回歸 2016-10-10 20:46 作者簡介： 侯澄鈞，畢業於俄亥俄州立大學運籌學博士項目， 目前在美國從事個人保險產品(Personal Line)相關的數據分析，統計建模，產品算法優化方面的工作。 目錄 ...

Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for explor ...

前言： 由於自己是統計專業的，並且最近做的項目里邊涉及到了數據挖掘的知識點，所以就抽出時間來總結一下數據挖掘的知識點，如有不當之處希望各位讀者指正。 主要想講一講數據挖掘的概念以及關於數據的一些內容，相對來說，理論內容偏多，但加深對這些東西的認識會讓你在做數據挖掘時更有目的性。 1.數據挖掘 ...

問題一： 你簡歷中上過的數據挖掘、機器學習等課程，是學校的研究生課程還是自己單獨學習的；回答道：研究生課程有學習，自己單獨私下也有學習 1、監督學習和無監督學習的區別？分類回歸一般屬於哪種？聚類屬於哪種？請舉例你知道的相關有監督學習和無監督學習算法 1：監督學習和無監督學習的區別 ...