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【业界】自动机器学习的数据准备要素——分析行业重点

数据准备对于任何分析、商业智能或机器学习工作都是至关重要的。尽管自动机器学习提供了防止常见错误的保护措施,并且足够健壮地来处理不完美的数据,但是你仍然需要适当地准备数据以获得最佳的结果。与其他分析技术不同的是,机器学习算法依赖于精心策划的数据源。你需要在一个广泛的输入变量和结果度量的范围内组织你的数据,这些数据将描述整个事件的整个生命周期。 在这篇文章中,我将描述如何以一种机器学习的格式合并数据,这种格式准确地反映了业务流程和结果。我将分享基本的指导方针和实用的技巧,从而帮你掌握自动机器学习模型数据准备的方

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解决Myeclipse下Debug出现Source not found以及sql server中导入数据报错

前言:在空间里回顾了我的2014,从生活、技术、家庭等各方面对自己进行总结剖析,也是给自己一个交代。也想在博客上专门写一篇2014年度菜鸟的技术路回忆录,但是因为各种事一再耽搁了,现在来写也就更显得不合时宜了,也就作罢了,反正码农的生活都是围绕着pc、代码转,绕不开整天敲敲打打的26个字母。   看着在园子的园龄单位从月变成年,翻翻过去写的博客从大数据到可视化以及一些零散分支,渐渐的发现,变化的时间,不变的是成长。   书归正传,这两天有看到阿里在举办一个天池大数据竞赛,仔细一看,做的是推荐算法。抱着一种

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领券