预测得分是1则是回头客
Spark学习笔记：利用Spark预测回头客行为预处理test.csv和train.csv数据集 一、这是本次实验需要用到的数据集，我在之前发过的文章《Hadoop、Hive实战：淘宝双十一数据分析》已经给出了，有同学需要...
发简信
IP属地：天津
-
-
文中有提到吗
机器学习(七)：PCA主成分分析和案例实现
一、算法简介 主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA)算法是降维中最常用的一种手段，降维的算法还有很多，比如奇异值分解(SVD)、因...
-
等我回到学校吧
Python数据分析(八):农粮组织数据集探索性分析(EDA)
这里我们用FAO(Food and Agriculture Organization)组织提供的数据集，练习一下如何利用python进行探索性数据分析。 探索性数据分析(Ex...
-
可以的
机器学习(七)：PCA主成分分析和案例实现
一、算法简介 主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA)算法是降维中最常用的一种手段，降维的算法还有很多，比如奇异值分解(SVD)、因...
-
Python数据分析(九):泰坦尼克号获救分析预测好久没更新了，由于疫情的原因，家里的工作一直比较忙，最近闲下来了，学校也还没开学，正好趁着这段时间，复习一下前段时间的知识，泰坦尼克号的案例在数据分析中是比较经典的，今天我们...
-
Python数据分析(八):农粮组织数据集探索性分析(EDA)这里我们用FAO(Food and Agriculture Organization)组织提供的数据集，练习一下如何利用python进行探索性数据分析。 探索性数据分析(Ex...
-
机器学习(十一)：时间序列AIRMA模型及案例分析一、简介 ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average model)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模...
-
Python数据分析(七)：利用pandas处理时间序列数据数据分析经常会遇到带有时间序列的数据，接下来我们看一下，利用pandas如何处理这类数据。 时间序列 时间戳(timestamp) 固定周期(period) 时间间隔(int...
-
机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析一、简介 EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变...
-
机器学习(九)：Xgboost原理与案例分析一、简介 Xgboost(extreme Gradient Boosting,极端梯度提升)经常被用在一些比赛中，效果显著。它是大规模并行的boosted tree的工具，是...
-
机器学习(八)：SVM支持向量机原理及案例分析一、简介 它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原理则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解，由简至繁的模型包括： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化...
-
走心的句子，温暖心扉1．我希望有个如你一般的人，如山间清爽的风，如古城温暖的光，从清晨到夜晚，从山野到书房，一切都没有关系，只要最后是你就好。——电影《从你的全世界路过》 2．希望你一生没有软肋...
-
机器学习(七)：PCA主成分分析和案例实现一、算法简介 主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA)算法是降维中最常用的一种手段，降维的算法还有很多，比如奇异值分解(SVD)、因...
-
😊
机器学习(六)：K-means聚类原理及案例分析
一、算法简介 1、监督学习和非监督学习 监督学习 监督学习是根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中...
