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零基础理解卷积神经网络
卷积神经网络(CNN)是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法,已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。
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数据挖掘教程之数据预处理
如果你已经对数据挖掘、机器学习有一定的了解,你一定已经听说过很多经典数据集,比如iris数据集、房价数据集等。这些数据的质量都相对较好,毕竟这些数据集大多是为新手练习准备的。然而,在实际业务中,数据往往是混乱缺失的,这就需要我们对数据集进行一定的预处理,才能在模型中取得较好的效果。
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数据挖掘教程之特征工程
特征工程最主要的是通过专业背景知识和技巧处理数据,改善特征或者构建新的特征,使其能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。在数据建模时,如果对原始数据的所有属性进行学习,并不能很好的找到数据的潜在趋势,而通过特征工程,算法模型能够减少噪声的干扰,这样能够更好的找出数据趋势。优秀的特征甚至能够帮你实现使用简单的模型达到很好的效果。可以说,数据和特征决定了整个模型效果的上限,而改进算法只是在逼近这个上限。
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