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机器学习

入门级攻略:机器学习 VS. 深度学习

from https://zhuanlan.zhihu.com/p/26769864 摘要: 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用,以及在源数据要求,硬件支持,特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别,对于...

Python

python调参神器hyperopt

from https://blog.csdn.net/qq_34139222/article/details/60322995   Hyperopt库为python中的模型选择和参数优化提供了算法和并行方案。机器学习常见的模型有K...

SAS

免费云端版SAS,随时随地写代码,你值得拥有!

如果既没有购买SAS,也不愿意下载大学版,甚至连安装都懒得弄,我们还有什么办法可以用SAS吗?这不是痴人说梦吧?不是,确实有啊,那就是SODA,一个免费云端版的SAS,只要有网络,我们就可以随时随地SAS。 SODA(SAS®OnDeman...

R

R语言–数据抽样的实现

来自 https://blog.csdn.net/u014460433/article/details/52756752  这里主要介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样三种基本抽样方法。 用到的软件包及函数 软件包 函数 函数意义 base...

Python

揭秘Kaggle神器xgboost

from https://blog.csdn.net/qunnie_yi/article/details/80129857 在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost,而且获得非常好的表现,今天就...

R

R训练Random Forest并转pmml

from https://blog.csdn.net/c1481118216/article/details/74202786 PMML 关于pmml 请查看博客: http://blog.csdn.net/c1481118216/arti...

SAS

如何用 SAS/EM 导出 PMML 文件?

来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8db50cf70101hkzy.html 1) 启动 PMML 生成选项 SAS/EM 默认情况下不支持PMML,想要生成PMML文档,必须手动打开PMML 生成选项。 ...

R

R语言 | 关联规则

from https://blog.csdn.net/gjwang1983/article/details/45015203 1.概念 1.1 引论 关联规则(AssociationRules)是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测...

机器学习

随机森林和GBDT的区别

  一,随机森林 随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。假设样本总数为n,每个样本的特征数为a,则随机森林的生成过程如下: 从原始样本中采用有放回抽样的方...

机器学习

教你如何最快入门用户画像

转自 http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7800318.html 大家可能经常会听到用户画像这个词,但是具体在做的时候又会觉得无从下手,或者认为只是常规的标签统计,这往往是一个误区。本人在某互联网企业从...

机器学习

SCIKIT-LEARN与GBDT使用案例

安装 SCIKIT-LEARN是一个基于python/numpy/scipy的机器学习库 windows下最简单的安装方式是使用winpython进行安装 WinPython地址 GBDT使用 这段代码展示了一个简单的GBDT调用过程 数据...

机器学习

kaggle 欺诈信用卡预测——Smote+LR

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 建模思路 项目背景 数据...