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tips#xff1a;这里只是总结#xff0c;不是教程哈。本章开始会用到numpy#xff0c;pandas以及matplotlib#xff0c;这些就不在这讲了哈。
“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的#xff0c;其实不太重要可以跳过。
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tips这里只是总结不是教程哈。本章开始会用到numpypandas以及matplotlib这些就不在这讲了哈。
“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的其实不太重要可以跳过。
此处以下所有内容均为暂定因为我还没找到一个好的让小白我自己也能容易理解更系统、嗯应该是宏观的讲解顺序与方式。
第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西当然远远不止这些对大体框架有了一定了解。接着我们根据机器学习的流程一步步来学习吧掐掉其他不太用得上我们的步骤精练起来就4步数据预处理特征工程训练模型模型评估其中训练模型则是我们的重头戏基本上所有算法也都是这一步so这个最后写先把其他三个讲了然后在结合这三步来进行算法的学习兴许会好点个人拙见。 四、***【数据集成】
将多个数据源中的数据合并存放于一个一致的数据存储中。
五、***【数据变换】
通过平滑聚集数据概化规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
将原始数据变换成较好数据格式的方法以便作为数据处理前特定数据挖掘算法的输入。
六、***【数据归约】
数据挖掘时往往数据量非常大在大量数据上进行挖掘分析需要很长的时间数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示它小得多但仍然接近于保持原数据的完整性并结果与归约前结果相同或几乎相同。也就是说在归约后的数据集上挖掘将更有效而且仍会产生相同或相似的分析结果。数据归约包括维归约、数量归约和数据压缩。
七、数据拆分
数据拆分机器学习的数据集划分一般分为两个部分 训练数据用于训练构建模型。一般占70%-80%数据量越大取得比例最好越大 测试数据用于模型评估检验模型是否有效。一般占20%-30% 1、近似值
该处使用的url网络请求的数据。
2、内容
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3、思维方式
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4、根本课题
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1.1、嗡嗡嗡
嗡嗡嗡
1.2、十五万
嗡嗡嗡
