标签：深度学习

机器学习/数据分析之缺失值处理 在机器学习数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享。 数据缺失类型 完全随机丢失（MC…

机器学习算法之XGBoost 什么是XGBoost? 全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基础：GBDT 所属：boostin…

机器学习算法之K-近邻（KNN） 什么是K-近邻算法？ K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回…

关联分析算法之FP-Growth 在Apriori算法的学习中，我们了解到Apriori算法需要不断生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个…

相关性分析：Pearson、Kendall、Spearman 在分析特征间相关性时，常使用的方法是pandas.DataFrame.corr： DataFrame.corr(sel…

机器学习算法之线性回归 线性回归是统计学总最常用的算法之一。从根本上来说，当你想表示两个变量间数学关系时，就可以使用线性回归。当你使用它时，你首先假设输出变量（有时称为响应变量、因…

机器学习算法之逻辑回归 逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于…

机器学习算法之朴素贝叶斯 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。 贝叶斯定…

机器学习算法之支持向量机SVM 什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间…

机器学习算法之主成分分析PCA 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领…

机器学习算法之决策树分类 什么是决策树 决策树（decision tree）是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一…

机器学习聚类算法之K-Means 根据训练样本中是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习。聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签…

什么是信用评分卡模型？ 评分卡模型又叫做信用评分卡模型，最早由美国信用评分巨头FICO公司于20世纪60年代推出，在信用风险评估以及金融风险控制领域中广泛使用。银行利用评分卡模型对…

类别型特征（categorical feature）主要是指职业，血型等在有限类别内取值的特征。它的原始输入通常是字符串形式，大多数算法模型不接受数值型特征的输入，针对数值型的类别…

特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，…