師（入門） DC學(xué)院回歸和分類的區(qū)別分類：對(duì)離散型變量進(jìn)行預(yù)測(cè)（二分類、多分類）回歸：對(duì)數(shù)值型變量進(jìn)行預(yù)測(cè)區(qū)別：回歸的y為數(shù)值連續(xù)型變量；分類的y是類別離散型變量分類問(wèn)題1. 分類問(wèn)題示例：信用卡從x1:職業(yè)，x2：收入等等信用卡申請(qǐng)人不同的信息維度，來(lái)判斷y：是否發(fā)放信用卡，發(fā)放哪一類信用卡2. 分類經(jīng)典方法：logistic回歸（二分類）雖然名字里有回歸二字，但logist...

　　本節(jié)課程的內(nèi)容是聚類算法，主要介紹的是k均值和DBSCAN兩個(gè)聚類算法，在了解過(guò)其基本的原理之后，就可以開(kāi)始相應(yīng)的實(shí)踐操作聚類：在樣本中尋找自然集群，事先是不知道存在哪些集群的。聚類是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，本質(zhì)是探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)關(guān)系，常用于對(duì)客戶細(xì)分，對(duì)文章聚類等分類：對(duì)已經(jīng)有標(biāo)簽的樣本進(jìn)行分類，已知存在有哪些類別K

　　【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】企業(yè)的成功與獲取客戶、培育客戶、讓客戶滿意、解決客戶的問(wèn)題、進(jìn)而從客戶那里獲取更多收入的能力直接相關(guān)。但是企業(yè)想要做到這一點(diǎn)，需要能夠識(shí)別他們的潛在客戶作者 TalikingData官網(wǎng) 微信公眾號(hào)ID datayuancn業(yè)務(wù)是圍繞著客戶進(jìn)行構(gòu)建的，每個(gè)企業(yè)都需要客戶才能生存，客戶是企業(yè)的收入的來(lái)源。勿容置疑，企業(yè)的成功與獲取客戶、培育客戶

　　師的看家本領(lǐng)。 預(yù)測(cè)包括現(xiàn)象的預(yù)測(cè)和規(guī)律的預(yù)測(cè)。自然科學(xué)的本質(zhì)上也是對(duì)事物的屬性、本質(zhì)和規(guī)律的預(yù)測(cè)。有了對(duì)事物的認(rèn)知和對(duì)規(guī)律的掌握，我們就能夠創(chuàng)造出更多的東西。商業(yè)也是如此，我們能夠知道影響銷售的因素，并能夠掌握這些因素的數(shù)據(jù)，就能夠?qū)κ袌?chǎng)

　　這篇文章是從人大經(jīng)濟(jì)論壇轉(zhuǎn)載過(guò)來(lái)的，留下來(lái)以做備用，在此謝謝作者的辛苦整理 一、描述統(tǒng)計(jì) 描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類，圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率\回歸法、決策樹(shù)法。 2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方

　　師（入門） DC學(xué)院本節(jié)視頻主要內(nèi)容是三個(gè)算法：kNN、DecisionTree、RandomForest，以及集成學(xué)習(xí)的思想k近鄰（kNN）原理：看新樣本和訓(xùn)練集中的樣本最接近的是哪一類，往往需要引入距離的計(jì)算距離：根據(jù)特征向量X計(jì)算不同樣本之間的距離，d(X,X”)，最常用的是歐式距離k近鄰回歸 :找到距離最近的K個(gè)樣本，計(jì)算平均值k近鄰分類 :找到距離最近的K個(gè)樣本，少數(shù)...

　　師（入門） DC學(xué)院本節(jié)課程的內(nèi)容是特征選擇，主要介紹的是如何從訓(xùn)練集合中挑選最合適的子集作為訓(xùn)練模型時(shí)所用的特征，使最終學(xué)習(xí)得到的模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，在了解過(guò)其基本的原理之后，就可以開(kāi)始相應(yīng)的實(shí)踐操作特征選擇的定義：特征選擇( Feature Selection )也稱特征子集選擇( Feature Subset Selection , FSS )，或?qū)傩赃x擇( Attribu...

　　Encoder技術(shù)去除傳感器噪聲了解如何訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并在WSO2復(fù)雜事件處理器產(chǎn)品中運(yùn)行模型應(yīng)用例子，在NASA引擎故障數(shù)據(jù)集上用回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)剩余使用壽命（RUL）在日常生活中，我們依賴于很多系統(tǒng)和機(jī)器。

　　【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】本篇將會(huì)介紹如何用線性回歸模型，基于老客戶歷史數(shù)據(jù)與客戶生命周期的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立線性回歸模型，從而預(yù)測(cè)新客戶的終生價(jià)值，進(jìn)而開(kāi)展針對(duì)性的活動(dòng)作者 TalkingData官網(wǎng) 微信公眾號(hào)ID datayuancn在第二部分，文章介紹了如何用預(yù)測(cè)

　　本書涉及的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題通常是指“函數(shù)逼近”問(wèn)題。是有監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題的一個(gè)子集。線性回歸和邏輯回歸是解決此類函數(shù)逼近問(wèn)題最常見(jiàn)的算法。函數(shù)逼近問(wèn)題包含了各種領(lǐng)域中的分類問(wèn)題和回歸問(wèn)題，如文本分類、搜索響應(yīng)、廣告放置、垃圾郵件過(guò)濾、用戶行為預(yù)測(cè)、診斷等。從廣義上說(shuō)，本書涵蓋了解決函數(shù)逼近問(wèn)題的兩類算法：懲罰線性回歸和集成方法。 為什么這兩類算法如此有用？ 1.“An Empirica...