關於數據挖掘中的文本挖掘
文本挖掘， 顧名思義，就是挖掘本文信息中潛在的有價值的信息。文本數據與數值數據的區別有三： 第一，非結構化且數據量大； 文本數據的數據量是非常之巨大的，一百萬條結構化數據可能才幾十到幾百兆，而一百萬條文本數據就已經是GB了。當然文本數據的數據量無法與每天的log數據相比 ...
原文：因果推理的春天系列序 - 數據挖掘中的Confounding, Collidar, Mediation Bias
已知特征 X x 的樣本呈現 Y y 的特點,或者 Y y 的樣本有 X x 的特征，如何計算干預X對Y的影響 Eg. 看快手視頻喜歡評論的用戶活躍程度更高，那引導用戶去發表評論能讓他們更活躍么 建模特征應該如何選擇，以及特征通過那些途徑最終影響Y Eg. 個人並不喜歡有啥放啥的建模方式，既增加模型不穩定性還會增加特征解釋的難度。尤其在業務中我們跟多想知道的是不同特征影響Y的方式 如何解釋數據分析 ...
2019-12-07 15:10 0 605 推薦指數：
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