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机器学习算法工程师

机器学习、深度学习、数据挖掘等人工智能领域的技术实战干货文章，这里都有！

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数据挖掘中的数据清洗方法大全

数据挖掘编程算法

作者：章华燕编辑：黄俊嘉在数据挖掘领域，经常会遇到的情况是挖掘出来的特征数据存在各种异常情况，如数据缺失、数据值异常等。对于这些情况，如果不加以处理，那么会直接影响到最终挖掘模型建立后的使用效果，甚至是使得最终的模型失效，任务失败。所以对于数据挖掘工程师来说，掌握必要的数据清洗方法是很有必要的！接下来本文就依次讲解如何处理数据值缺失和数据值异常两种情况的处理。 1. 缺失值的处理如下图所示，当我们在进行数据挖掘的过程中，往往会出现如下图所示的情况：某些样本的个别属性出现缺失的情况。

机器学习算法工程师

2018-03-06

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数据挖掘中的利器--XGBoost理论篇

数据挖掘机器学习

XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。也就是说，对于刚转向机器学习领域的同胞们，在掌握数据挖掘的基本常识概念之后，要想在比赛中有所收获，掌握XGBoost算法也是当务之急。 ---- 1、XGBoost算法优点 XGBoost 是 Extreme Gradient Boosting的简称。它是Gradient Boosting Machine的一个C++实现.创建之初为受制于现有库的计算速度和精度,XGBoost

机器学习算法工程师

2018-03-06

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详解数据挖掘与机器学习的区别与联系

数据挖掘机器学习

0、为什么写这篇博文　　最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。　　本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。　　本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定

机器学习算法工程师

2018-03-06

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