随笔分类 - 机器学习
机器学习 数据分析 数据处理
摘要：@[toc] 数据规约产生更小但保持数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行数据分析和挖掘将更有效率。 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。
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摘要：只想说，数据挖掘工作，80%时间都花在处理数据上了，这句话真不假！ 最近和小伙伴组了个队参加数据分析比赛，记录下我处理 csv 文件的一些步骤吧： 修改csv文件 可以用csv模块[^1],官方文档[^2] "^1]: [官方 CSV File Reading and Writing" "^2]:
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摘要：,`iloc ix`三者间的区别和联系 is primarily label based, but may also be used with a boolean array. 就是说，loc方法主要是用 来选择数据的。[^1] "^1]:[官方文档 Indexing and Selecting D
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摘要：转载自：http://m.blog.csdn.net/blog/sanqima/42746419 1.支持度（Support） 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为： Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(XUY) /
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摘要：1) 数据输入和输出WOW()：查看Weka函数的参数。Weka_control()：设置Weka函数的参数。read.arff()：读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据。write.arff：将数据写入Weka Attribute-Rel
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