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上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法，其中最后一种是无监督学习的聚类算法，前面三种也是非常常见的算法，特别是 SVM，在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前，一直都是…

1、监督学习（Supervised Learning，SL），这类算法的工作原理是使用带标签的训练数据来学习输入变量图片转化为输出变量图片的映射函数，换句话说就是求解方程图片中的图片。进一步地，监督学习又可细分为如下三类： 2、非监督学习（Unsupervised Learni…

机器学习

我们不能奢望通过单纯将数据调好格式就完全依靠机器学习模型来避免对数据的分析，Explore Data Analysis (EDA) 是机器学习处理数据的第一步，影响建模的质量或准确性。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们...

简介 探索性数据分析是一种评估或理解数据的方法，以便得出洞察力或关键特征。EDA可以分为两类：图形分析和非图形分析。 EDA是任何数据科学或机器学习过程中的一个重要组成部分。你必须探索数据，了解变量之

EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值，异常值)，对数据集进行验证是否可以进行接 下来的机器学习或者深度学习建模. 了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。 类别型特征有时具有非数值关系，有时也具有数值关系。比如‘grade’中的等级A，B，C等，是否…

作者|KemalErdem编译|VK来源|TowardsDataScience本文基于我在Driventa平台上参加DengAI（登革热）竞赛的文章。我的排名在前0.2%（截至2020年6月2日为14

EDA（Exploratory Data Analysis）通常是数据科学比赛的第一步，本文将介绍几个快速进行EDA的探索工具。