师（入门） DC学院回归和分类的区别分类：对离散型变量进行预测（二分类、多分类）回归：对数值型变量进行预测区别：回归的y为数值连续型变量；分类的y是类别离散型变量分类问题1. 分类问题示例：信用卡从x1:职业，x2：收入等等信用卡申请人不同的信息维度，来判断y：是否发放信用卡，发放哪一类信用卡2. 分类经典方法：logistic回归（二分类）虽然名字里有回归二字，但logist...

　　本节课程的内容是聚类算法，主要介绍的是k均值和DBSCAN两个聚类算法，在了解过其基本的原理之后，就可以开始相应的实践操作聚类：在样本中寻找自然集群，事先是不知道存在哪些集群的。聚类是无监督学习，本质是探索数据的结构关系，常用于对客户细分，对文章聚类等分类：对已经有标签的样本进行分类，已知存在有哪些类别K

　　【数据猿导读】企业的成功与获取客户、培育客户、让客户满意、解决客户的问题、进而从客户那里获取更多收入的能力直接相关。但是企业想要做到这一点，需要能够识别他们的潜在客户作者 TalikingData官网 微信公众号ID datayuancn业务是围绕着客户进行构建的，每个企业都需要客户才能生存，客户是企业的收入的来源。勿容置疑，企业的成功与获取客户、培育客户

　　师的看家本领。 预测包括现象的预测和规律的预测。自然科学的本质上也是对事物的属性、本质和规律的预测。有了对事物的认知和对规律的掌握，我们就能够创造出更多的东西。商业也是如此，我们能够知道影响销售的因素，并能够掌握这些因素的数据，就能够对市场

　　这篇文章是从人大经济论坛转载过来的，留下来以做备用，在此谢谢作者的辛苦整理 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方

　　师（入门） DC学院本节视频主要内容是三个算法：kNN、DecisionTree、RandomForest，以及集成学习的思想k近邻（kNN）原理：看新样本和训练集中的样本最接近的是哪一类，往往需要引入距离的计算距离：根据特征向量X计算不同样本之间的距离，d(X,X”)，最常用的是欧式距离k近邻回归 :找到距离最近的K个样本，计算平均值k近邻分类 :找到距离最近的K个样本，少数...

　　师（入门） DC学院本节课程的内容是特征选择，主要介绍的是如何从训练集合中挑选最合适的子集作为训练模型时所用的特征，使最终学习得到的模型的预测准确率最高，在了解过其基本的原理之后，就可以开始相应的实践操作特征选择的定义：特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择( Attribu...

　　Encoder技术去除传感器噪声了解如何训练机器学习模型，并在WSO2复杂事件处理器产品中运行模型应用例子，在NASA引擎故障数据集上用回归模型来预测剩余使用寿命（RUL）在日常生活中，我们依赖于很多系统和机器。

　　【数据猿导读】本篇将会介绍如何用线性回归模型，基于老客户历史数据与客户生命周期的关联关系，建立线性回归模型，从而预测新客户的终生价值，进而开展针对性的活动作者 TalkingData官网 微信公众号ID datayuancn在第二部分，文章介绍了如何用预测

　　本书涉及的机器学习问题通常是指“函数逼近”问题。是有监督学习问题的一个子集。线性回归和逻辑回归是解决此类函数逼近问题最常见的算法。函数逼近问题包含了各种领域中的分类问题和回归问题，如文本分类、搜索响应、广告放置、垃圾邮件过滤、用户行为预测、诊断等。从广义上说，本书涵盖了解决函数逼近问题的两类算法：惩罚线性回归和集成方法。 为什么这两类算法如此有用？ 1.“An Empirica...