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文章/答案/技术大牛

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机器学习与统计学

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滴滴首席统计学家：数据产品的一些思考

数据挖掘大数据编程算法学习方法强化学习

导读：一个成功的数据产品有三个核心层，包含一个中心（应用层）与两个基本点（数据层和算法层）。其中应用层最重要，就是说给谁创造价值，也可以叫业务目标。判断一个数据产品的好坏在于它有没有真正给受众创造价值，创造多大价值。

2020-05-06

6950

22道机器学习常见面试题

编程算法决策树数据挖掘监督学习

有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。

2019-11-19

3370

数据挖掘竞赛利器-Stacking和Blending方式

https://blog.csdn.net/maqunfi/article/details/82220115

2019-07-08

1.4K0

【数据挖掘与R语言--预测股票市场收益】目标描述，定义预测任务

最近在看这本书，感觉很不错，理论，算法，实践兼顾，我只放出我感兴趣的部分章节的笔记，本章分会分步更新，关于数据导入和数据预处理就不写了，直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有，我共享到文章结尾处，有需要的同学可以去下载。

2019-04-10

1.7K0

Python数据预处理概述

数据处理数据挖掘编程算法数据分析

对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。

2019-04-10

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数据挖掘实例：朴素贝叶斯分类器进行垃圾邮件过滤

朴素贝叶斯是基于贝叶斯，定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian Classifier, NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比，具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这个NBC模型的正确分类带来了一定影响。

2019-04-10

1.4K0

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