数据预处理
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机器学习模型训练全流程
发现一个很有趣的开源项目,作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程,逻辑清晰、生动形象。
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机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较
要点 在常见的机器学习/深度学习项目里,数据准备占去整个分析管道的60%到80%。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠,也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用,这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间,如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补…
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做好数据挖掘模型的9条经验总结
数据挖掘过程以现在的形式存在是因为技术的发展——机器学习算法的普及以及综合其它技术集成这些算法的平台的发展,使得商业用户易于接受。
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数据分析领域常提到的数据预处理,说的到底是什么?
数据预处理一方面是为了提高数据的质量,另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。一般来说数据预处理步骤有数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约,每个大步骤又有一些小的细分点,当然了,这四个大步骤在做数据预处理时未必都要执行。