一个重要的闭环： 机器学习-数据挖掘的流程（CRISP-DM）：围绕数据进行如下6个活动进行闭环式地探索活动 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 方案实施 一个重要的概念： 特征工程：最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，包括如下几个主要部分： 数据预处理：标准化、缩放、缺 ...
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2021-01-06 11:47:45
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=18700 前言 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。本文中包含的结果并不代表科学发现， ...
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2021-01-06 11:42:52
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 @(文章目录) 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 ...
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2021-01-06 11:39:11
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=3 注解： 机器学习的数据格式：csv格式。 注解： 1、2、3是指的第几个人。 GIL：全局解释锁。 多线程运行的时候，Numpy的运算速度比Python的运算速度要快很多。 ...
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2021-01-04 10:55:57
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=2 下面是机器学习的一个应用： 注解： AlphaGo能下赢柯洁，就是机器学习的结果，机器学习了无数的棋盘。 柯洁一天可以学习100盘棋局，比较有限，但是AlphaGo算法一天可以学习成千上万盘棋局，并从中获 ...
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2021-01-04 10:55:28
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http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?from=search&seid=739809869027647463 注解： 人工智能、机器学习、深度学习3个名次的出现顺序是：人工智能-->机器学习-->深度学习 下面是一些深度学习框架： 注解： 用的最多的是tens ...
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2021-01-04 10:55:11
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计数和分类变量是我们经常遇到的，比如一个群体中患病个体数、等位基因频数等。不少人习惯把计数变量转换成比率来进行分析。但是，这么做存在很大的问题。10/20和1/2在数值上是相等的，但是它们的样本数量却不一样，如果转换成比率来分析，实际上就损失掉了样本量。所以，并不推荐将计数资料转换成比例来分析。那么对于计数和分类资料怎么分析呢？本章就来一探究竟。二项回归模型binomialregression:即
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2021-01-02 11:40:33
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WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以参考weka的接
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2021-01-02 11:36:56
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人工智能主要分支 人工智能,机器学习,深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径,深度学习是机器学习的一个子集. 主要分支介绍 通讯,感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍: (1) 计算机视觉(CV) (2) 自然语言处理(NPL) (3) ...
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2020-12-30 11:01:53
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在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路***在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹配法（
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2020-12-29 11:51:26
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