利用RapidMiner简化数据准备和机器学习任务
众所周知，我们在数据准备上花费的时间太多，而在构建完美的机器学习模型上花费的时间不多。事实上，《哈佛商业评论》的出版物证实了这一点：分析团队花费80%的时间准备数据。它们通常被笨拙的数据准备工具拖慢，...
徐大白
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在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型
介绍想象一下，你的任务是预测下一部iPhone的价格，并提供了历史数据。这包括季度销售、月度支出，以及苹果资产负债表上的一大堆东西。作为一个数据科学家，你会把这个问题归类为什么？当然是时间序列建模。从...
徐大白
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12种降维技术的全面指南（附Python代码）
介绍你曾经做过超过一千个特性的数据集吗？那超过50000个特征的呢？我有，让我告诉你，这是一项非常具有挑战性的任务，特别是如果你不知道从哪里开始！拥有大量的变量既是一种恩惠又是一种诅咒。我们有大量的数...
徐大白
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Kaggle初学者指南
Kaggle，一个流行的数据科学竞赛平台，可以吓唬初学者。毕竟，一些上市比赛有超过100万美元的奖金池和数以百计的竞争者。顶尖团队拥有数十年的综合经验，能够处理诸如改善机场安全或分析卫星数据等雄心勃勃...
徐大白
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数据科学与机器学习的数据集
现在，我们面临着5-10年前的相反问题。那时，实际上很难找到数据科学和机器学习项目的数据集。从那时起，我们就被大量的数据集和列表淹没了。今天，问题不是寻找数据集，而是筛选数据集来保存相关数据集。好吧，...
徐大白
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