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(一)机器学习 - 入门

数据集

数据集是一组数据的集合,这些数据可以是数值型、文本型、图形型等多种形式。数据集通常用于统计分析、机器学习、科学研究、商业智能等领域,以发现数据中的模式、趋势和关联性。

数据集的组成:

  • 变量(Variables):数据集中的每个数据项称为变量,它们可以是数值、文本或日期等类型。
  • 观测值(Observations):数据集中的每一行或记录称为观测值,代表一个独立的数据点。
  • 特征(Features):在机器学习中,数据集中的每个变量或属性称为特征。
  • 实例(Instances):在某些情况下,观测值也被称为实例。

一个数组的例子:

[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

一个数据库的例子:

CarnameColorAgeSpeedAutoPass
BMWred599Y
Volvoblack786Y
VWgray887N
VWwhite788Y
Fordwhite2111Y
VWwhite1786Y
Teslared2103Y
BMWblack987Y

数据类型

主要三种类别:

  • 数值(Numerical)
  • 分类(Categorical)
  • 序数(Ordinal)

数值数据是数字,可以分为两种数值类别

离散数据(Discrete Data)

- 限制为整数的数字。例如:经过的汽车数量。

连续数据(Continuous Data)

- 具有无限值的数字。例如:一件商品的价格或一件商品的大小。

分类数据是无法相互度量的值。例如:颜色值或任何 yes/no 值。

序数数据类似于分类数据,但可以相互度量。示例:A 优于 B 的学校成绩,依此类推。

通过了解数据源的数据类型,您就能够知道在分析数据时使用何种技术。

END.

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