前言 数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程。 本文从常用数据分析逻辑框架及技术方法介...
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Python数据分析指南（全） -
Python数据分析指南(全)
前言 数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程，是数据科学领域的核心技能。 本文从数据分...
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一文归纳Ai数据增强之法数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限，数据规模越大、质量越高，模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)...
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程序员说模型过拟合的时候，说的是什么?
前言 机器学习中，模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱（泛化能力）。而程序员评价模型拟合效果时，常说“过拟合”及“欠拟合”，那究竟什么是过/欠拟合呢？什么指标可以判断...
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一文囊括序列预测方法(源码)1 时间序列 时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。典型的时间序列问题，例如股价预测、制造业中的电力预测、传统消费品行...
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一文道尽XGBOOST的前世今生
XGBOOST 简介 XGBOOST：简单来说是集成了很多个基学习器（如Cart决策树）的模型。它是集成学习的串行方式（boosting）的一种经典实现，是广泛应用在工业、竞...
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客户流失预测及营销方案(源码)1 赛题 2 赛题分析 2.1 赛题背景 随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等客户需求。面对着大量的客户，银行需要更...
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一文归纳Python特征选择(全)1 特征选择的目的 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是: 减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销； 减少干扰噪...
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一文归纳Python特征生成方法(全)创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间?；餮坝τ玫谋局驶旧暇褪翘卣鞴こ?。——Andrew Ng 业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法...
