AI:29-在职位招聘数据处理中使用Loess回归曲线以及分箱、回归、聚类方法 检查离群点及光滑数据【数据挖掘&机器学习】

本文介绍如何在职位招聘数据中应用Loess回归曲线进行数据平滑,以及使用分箱、回归、聚类方法检查离群点。通过案例分析Java、Go、Python等岗位的薪资数据,展示数据处理和机器学习在实际问题中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


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🚀 本文选自专栏:AI领域专栏
从基础到实践,深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家,通过案例和项目实践,掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例,详细讲解供大家学习。
📌📌📌本专栏包含以下学习方向:
机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作(MLOps)、计算机视觉、虚拟现实(VR)/增强现实(AR)等等
✨✨✨在这个漫长的过程,中途遇到了不少问题,但是也有幸遇见不少优秀的伙伴,很荣幸。
每一个案例都附带有代码,在本地跑过的代码,希望可以帮到大家。欢迎订阅支持,正在不断更新中~

一.需求分析

本文主题:使用局部回归(Loess)曲线(增加一条光滑曲线到散布图)方法处理数据以及使用分箱、回归、聚类方法 检查离群点及光滑数据;

前文回顾,我们上篇文章写了招聘网站的职位招聘数据的分位数图、分位数-分位数图以及散点图、使用线性回归算法拟合散点图处理。之前的文章我们已经对爬取的数据做了清洗处理,然后又对其数据做了一个薪资数据的倾斜情况以及盒图离群点的探究。

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