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RSS订阅原创 Large-scale Machine Learning
用于分类或回归任务，例如客户细分、贷款审批、医疗诊断等规则性问题。数据分布复杂或需要局部模式识别的分类问题，例如图像分类或推荐系统。用于数据聚类或探索性分析，例如市场细分、用户行为分析等无监督任务。解决二分类问题（如垃圾邮件分类）或多分类问题（如疾病预测）。不需要训练模型，适合非线性分布的数据，但对高维数据不适用。用于线性不可分的数据，例如文本分类、图像分类等中小型任务。易于解释，能够处理非线性数据，适合基于条件的决策问题。模型简单，计算高效，适合小数据集和线性问题。
2024-12-28 21:37:13
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原创 Pandas
Pandas 是数据科学中不可或缺的库，它为数据的处理、分析和可视化提供了非常强大和高效的工具。掌握 Pandas 后，你可以轻松地进行数据清洗、分析、转换、统计、汇总等操作，从而在实际工作中大大提高生产力。
2024-12-27 17:58:09
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原创 INT303 BIG DATA ANALYTICS
1.1 什么是数据？数据的定义：数据是由一组对象及其属性组成的集合。objectsand theirattributes对象：也称为记录、样本、实例或实体。recordpointcasesampleentity, orinstance.每个对象用属性值描述。valuesTID 是对象（如一个纳税者）。属性是 Refund、Marital Status 等。属性的类型属性也称为变量、字段、特征。variablefield, orfeature类型包括：数值型Numeric。
2024-12-24 10:36:41
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空空如也
空空如也
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