数据挖掘套路

最新推荐文章于 2025-08-11 04:33:12 发布
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文章标签： 数据挖掘

分为四个模块：数据预处理，特征工程，模型设计，模型融合。


预处理：

缺失值处理（缺失多的样本删除，缺失少的样本补全）

删除异常数据

数据集划分

样本构造


ldzall
关注
mirna富集分析_miRNA芯片数据挖掘文章套路
weixin_39870700的博客
01-27 1374
今天我们给大家介绍下生信自学网的” miRNA芯片数据挖掘文章套路”课程，该课程根据最新发表的3-5分文章录制。课程即适用于肿瘤的研究，也适用非肿瘤的其他疾病的研究。课程的核心是从GEO下载miRNA和mRNA芯片，进行联合分析，构建mirna和mRNA的调控网络。我们从GEO数据库下载miRNA和mRNA数据，分别进行差异分析，得到差异的miRNA和mRNA。然后，对差异的miRNA进行靶基因预...
机器学习-数据挖掘基础串讲
We1ky的博客
04-07 780
数据挖掘、机器学习、人工智能的最简框架
数据挖掘比赛经验
05-20
之前应老师要求，跟学弟学妹们吹了下牛。只准备了一天，水平有限，看看就好
数据挖掘常用套路总结
macan的博客
12-09 360
数据挖掘常用套路总结前言一、特征抽取二、特征选择1、删除那些特征值相同的特征2、选择最佳特征功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程...
天池数据挖掘比赛技术与套路总结
村头陶员外的博客
06-21 1万+
参加过两次天池上的数据挖掘比赛，成绩不是很好，在此期间也看过不少比赛冠军答辩ppt，查看大量的资料。在此总结下，同时也分享给对数据挖掘比赛有兴趣的同学。希望下次比赛能取得个好的成绩。下面我将从下图的流程开始讲起。 上面每一部分我都另外写了博文专门讲解，下面有链接。数据可视化可以通过数据可视化来验证我们对数据分布的一些猜想，使我们对数据分布有一个清晰的认识和理解，并且由此设计一些合理的人工规则。
数据挖掘的10大算法我用大白话讲清楚了，新手一看就懂
Leo的博客
06-11 1万+
一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来介绍数据挖掘十大经典算法原理，帮助大家快速理解。 算法分类 连接分析：PageRank 关联.
Kaggle：Home Credit Default Risk 数据探索及可视化（1）
weixin_30371875的博客
06-27 1021
最近博主在做个 kaggle 竞赛，有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴，博主也学习了一波操作，搬运过来借鉴，原链接如下：https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction1 数据介绍数据由Home Credit提供，该服务致力于向无银行账户的人群提供...
关于应用型本科“数据挖掘”课程改革的探索与思考.pdf
07-14
数据挖掘作为一门跨计算机科学、人工智能、统计学和数学等多学科的交叉技术，在众多领域发挥着重要作用。然而，传统的数据挖掘课程教学存在一些问题，如课程难度大、学生内生动力不足、教学模式陈旧以及重知识传授轻...
Python数据分析与挖掘
06-09
92讲视频课+16大项目实战+课件源码+讲师社群闭门分享会 为什么学习数据分析？  人工智能、大数据时代有...通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路：数据从何来的问题，讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎
第三届泰迪杯数据挖掘技能赛一等奖总结&经验分享
Pericles_HAT的博客
03-03 8252
先说结果 笔者今年大二，参加了上届的泰迪杯数据挖掘技能赛，也是大学第一次参加比赛，最后结果是A题未获奖，B题一等奖。下面来简单介绍一下我们的参加经历，讲讲比赛总结。 队员配置 两人大二、一人大一，专业是自动化/机械。 不过这并不意味着什么专业都可以参赛，我们三人都有python的基础。显然参赛前需要预先学习和准备相关编程知识，也要有对数据挖掘和数据处理有一定的概念。 学习&准备过程 第一次尝试做泰迪杯真题是10月初，当时在做18年的B题，笔者一口气做了七天，一个人每天两三小时做完了。我觉得第一次
用户贷款风险预测之Top10初体验
hczheng的专栏
02-21 1万+
用户贷款风险预测之Top10初体验写在前面：DataCastle智慧中国杯全国大数据创新应用大赛：本次参加的是三大赛题中的用户贷款风险预测（算法竞赛） 距离上次发博文又过去近两个月了，坚持写博客是件不容易的事，还得继续努力！中间过了个年，打了个比赛，时间过得真快，不过没有闲着，用寒假时间终于拿到比较满意的成绩。参加这个比赛是快放寒假的时候，想寒假找点事做做，当时就DC有三个比赛了吧，交通赛数据太大
数据挖掘比赛通用步骤
THEONE10211024的专栏
08-13 2025
中文版：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTA0MzM1OQ==&mid=2651615325&idx=1&sn=d16a1f8ba5d4164606efc3a0fa416be2&scene=23&srcid=08139bhv2hyZYhdFZi1UBy6N#rd 英文版：http://blog.kaggle.com/2016/07/21/approach
Kaggle 数据挖掘比赛经验分享（转）
05-18 1254
原作者：陈成龙 https://github.com/ChenglongChen 简介 Kaggle于2010年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从2013年开始，陆续参加了多场Kaggle上面举办的比赛，相继获得了CrowdFlower搜索相关性比赛第一名（1326支队伍）和HomeDepot商品搜索相关性...
机器学习笔记（十一）实践之数据竞赛的套路
王大宝的CD
04-02 6591
梳理参加数据竞赛常见的套路和流程，以泰坦尼克号幸存者预测为例，希望可以帮助大家快速入门竞赛。
Kaggle：Home Credit Default Risk 特征工程构建及可视化（2）
weixin_30859423的博客
06-30 732
博主在之前的博客Kaggle：Home Credit Default Risk 数据探索及可视化（1）中介绍了Home Credit Default Risk 竞赛中一个优秀 kernel 关于数据的探索及可视化的工作，本篇博客将围绕如何构建特征工程展开叙述，原文链接地址：Start Here: A Gentle Introduction1 简介...
机器学习系列(18)_Kaggle债务违约预测冠军经验分享
热门推荐
寒小阳
10-11 5万+
债务违约预测是Kaggle中的一个比赛，本文将介绍取得第一名成绩的方法，本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型，债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是，通过预测未来两年内债务违约的概率，来改进现有的信用评分制度。这是一个极度复杂和困难的Kaggle挑战，因为银行和各种借贷机构一直都在不断地寻找和优化信用评分的算法。这个模型是银行用来判定
数据挖掘3.1支持向量机——引言
moranxiao199的博客
08-11 543
源头介绍支持向量机的理论基础——经验误差最小化 + 结构最小化
基于弯曲层和平行轮廓的 6-DOF 沉积轨迹规划技术.zip
08-11
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
三菱FX5U PLC四轴控制程序：实现松下伺服与步进电机自动化堆垛码垛系统 PLC编程
最新发布
08-11
基于三菱FX5U PLC的四轴控制系统，用于控制松下伺服和步进电机，实现自动化的堆垛码垛设备。主要内容涵盖原点回归、手动和自动运行模式的设计、报警处理机制以及详细的IO注释。文中提供了具体的梯形图代码示例，如原点回归使用DSZR指令，手动模式采用相对定位指令DRV I，自动模式则使用绝对定位指令DDRVA。此外，还涉及了报警处理的状态矩阵设计，确保系统的稳定性和安全性。程序结构分为多个功能模块，包括轴参数初始化、手动/自动子程序、物料检测和层数计算等，确保系统的高效运行。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和伺服电机控制有需求的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现自动化堆垛码垛设备的企业或研究机构。主要目标是提高生产效率，减少人工干预，确保设备的安全可靠运行。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带了详细的代码示例和接线图，便于实际应用中的调试和维护。
数据挖掘比赛实战与策略分享
数据挖掘比赛经验分享 在本文中，作者BRYAN回顾了他在2016年参加的一些数据挖掘竞赛经历，包括但不限于：阿里移动推荐（分类任务）、蚂蚁金服资金流动预测（时序分解回归）、新浪微博互动预测（分类-规则）、淘宝...
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