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【数据挖掘】学习笔记

文章目录


< 数据预处理 >

  • 聚集:多个样本或特征进行合并(减少样本规模、转换标度、更稳定)
  • 抽样:抽取一部分样本
  • 降维:在地位空间中表示样本(PCA、SVD)
  • 特征选择:选取重要特征(Lasso)
  • 特征创建:重新构建有用特征(Fouter转换)
  • 离散化
    • 将连续属性转换为离散属性的过程
    • 常用于分类
  • 二元化
    • 将连续或类别属性映射到一个或多个二值变量
    • 关联分析
    • 将连续属性转换为类别属性,将类别属性转换为一组二值变量
  • 变量变换
    • 将给定属性的值转换
    • 线性变换方法(简单函数)
  • 规范化
    • 最小-最大规范化(归一化)
    • z-score规范化(零均值规范化)
    • 小数定标规范化

< sklearn 机器学习平台 >

MLlib学习库:

  • 涵盖算法:分类算法、聚类算法、回归算法、降维算法
  • Scikit-learn 主要用法:
    • 符号标记:训练数据、训练集标签、测试数据、测试集标签、完整数据、标签数据
    • 数据划分:
      • train_test_split(x,y,random)
      • shuffle = True
    • 数据预处理
    • 监督学习算法(分类、
      • 逻辑回归
      • 支持向量机
      • 朴素贝叶斯

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