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Tableau中INCLUDE和FIXED表達(dá)式的區(qū)別
FIXED 詳細(xì)級別表達(dá)式使用指定的維度計算值，而不引用視圖中的維度。INCLUDE表達(dá)式，將隨視圖中的任何其他維度一起添加表達(dá)式中的維度來確定...
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《增長黑客》(《hacking growth》)讀后感
最近讀了一本書，書名叫《增長黑客》，感覺受益良多，讀完就迫不及待想要分享一下。這本書就是著名“黑客增長之父”肖恩·埃利斯 歷時十年的重磅之作，主...
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sklearn-半監(jiān)督學(xué)習(xí)-標(biāo)簽傳播算法
一、算法思路：（這里主要關(guān)注兩種） 生成模型：先計算樣本特征的總體的聯(lián)合分布，將所有有標(biāo)注的樣本計算出一個分布，然后把沒有標(biāo)注的樣本放入這個分布...
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sklearn-監(jiān)督學(xué)習(xí)-分類與回歸一、分類模型1.KNN算法函數(shù)：KNeighborsClassifier()思路：對k個最近的鄰居進(jìn)行擬合，調(diào)試出最佳n_neighbors的值...
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Keras-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--隨機(jī)梯度下降法一、概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。這種模型可以適用于分類與回歸。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點：可以把非線...
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特征工程-特征處理小結(jié)
特征處理包括：數(shù)據(jù)清洗和特征預(yù)處理。 一、數(shù)據(jù)清洗： 1.數(shù)據(jù)樣本抽樣 ①樣本要具備代表性 ②樣本比例要平衡以及樣本不平衡時如何處理 ③考慮全量...
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特征預(yù)處理之特征降維(LDA)一、概念 LDA：Linear Discriminant Analysis 線性判別式分析 （NOT：在文本分析領(lǐng)域，還有個LDA的概念，全稱為...
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sklearn-特征預(yù)處理之特征選擇
特征選擇就是剔除與標(biāo)注不相關(guān)或者冗余的特征，它是數(shù)據(jù)歸約的思路之一（另一個思路為抽樣） 特征選擇主要包括三種思想：過濾思想、包裹思想和嵌入思想。...
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Python 相關(guān)分析與實現(xiàn)相關(guān)分析最常用的方法就是用相關(guān)系數(shù)直接衡量連續(xù)值的相關(guān)性，而離散屬性的相關(guān)性是用熵增益轉(zhuǎn)換成相關(guān)性的形式來衡量。 一、分析連續(xù)值的相關(guān)性： Pe...