幾乎所有的機器學習算法都需要對數(shù)據(jù)進行準備，不同的算法根據(jù)其假設，可能要求不同的數(shù)據(jù)轉化。原文作者的建議是：使用一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，組合多種數(shù)據(jù)準備方法和多種算法，比較表現(xiàn)優(yōu)...
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scikit-learn系列之如何做數(shù)據(jù)準備 -
Scikit-learn中的決策樹寫在之前 想看程序參數(shù)說明的請到： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.Decisio...
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工作中如何提交一個靠譜需求？
Author: 杜七 Update: 2015.6.30 一個處女座BI的自救式吶喊。 0，前言 我是一個處女座BI。今年接手數(shù)據(jù)需求審批工作。當面對一些或邏輯混亂，或表述不...
