大数据数据分析-数据分析师八大能力培养，解决业务问题和管理数据开发 ...
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2019-09-02 00:07:47
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秉承bagging； 构造多颗相互独立CART决策树，形成一个森林，共同决策输出； 两个随机： 1）输入数据随机：从全体数据中又放回的选取部分数据； 2）每颗决策树构建的特征是从全体特征中随机选取；（从M个特征中选m个，再从这m个选取最优特征作为节点） 优点： 1）不易过拟合，抗噪能力强； 2）高度 ...
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2019-09-01 15:06:41
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其实，数据分析说白了，就是掌握数据，掌握规律，并加以应用的一门技术。那么这项技术具体又是怎样的呢，该如何来学习它呢？
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2019-08-30 17:22:33
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[1]特征选择标准criterion：string类型，可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 [2]特征划分点选择标准splitter：st ...
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2019-08-30 14:03:33
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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上 ...
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2019-08-18 15:27:02
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数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
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2019-08-18 09:29:25
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//2019.08.17#决策树算法1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。 图 原理图2、对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发 ...
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2019-08-17 19:38:27
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决策树（Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树 ...
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2019-08-14 19:59:27
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Xgboost 思想：怎么样在当前模型再加入一个基础模型，使得组合后的效果更好。 问题：是否会玩电脑游戏？ 目标函数： 如何得到最优解： 集成算法的表示: 基础模型:决策树模型 集成方法: 并行构造多棵树?没那么简单,一个一个的加! 🥇问题:每一轮加入一个什么样的基础模型呢? ??解决方案:加了它 ...
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2019-08-09 13:37:14
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