数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和归一化等预处理操作。数据预处理方法可以帮助我们处理缺失值、异常值,提高数据的质量和可靠性。 通过对分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理这六个模块的研究和理解,我们可以更好地应对实际问题,从海量的数据中挖掘出有价值的信息,为决策和预测提供有...
A. 正确,原因:回归分析是指通过利用现有的数据,建立一个数学表达式(回归方程),以描述变量之间的关系,从而预测或解释数据的趋势。 B. 错误,原因:分类是通过已知数据的特征将数据分为不同的类别,而不是建立数学表达式描述变化趋势。 C. 错误,原因:聚类是将数据分组成具有相似特征的类别,而不是建立数学表达式描述...
分类(Classification) 回归(Regression) 聚类(Clustering) 降维(Dimensionality Reduction) 强化学习(Reinforcement Learning) 分类(Classification) 分类的目标是确定,一个样本属于什么*类*。 一个类可能就像*Windows 10 移动版本*,而样本可能是一堆*手机*。分类的工作方式,您必须为计算机提供大量手机样本,其中一些是*Windo...
多元统计分析主要内容:1)简化数据结构(降维问题:主成分分析、因子分析)2)分类与判别(归类问题)(分类:聚类分析;判别:判别分析)3)变量间相互关系(多重多元回归分析)
R语言拓展包--kernlab 是R中实现基于核技巧机器学习的扩展包,kernlab的算法群可以解决机器学习中分类、回归、奇异值检测、分位数回归、降维等诸多任务。 kernlab还包括支持向量机(SVM)、谱聚类、核主成分分析(KPCA)和高斯过程等算法。 https://files.cnblogs.com/files/zwz123456/kernlab.pptx...
2️⃣聚类分析: 将相似的数据对象分组到同一簇中的无监督学习方法。3️⃣t检验: 比较两组数据平均值是否有显著差异的方法。4️⃣主成分分析: 降维技术,将多个相关变量转化为少数几个主要成分。5️⃣多元线性回归: 分析多个自变量对因变量的影响程度的统计建模方法。6️⃣卡方检验: 用于分析分类...
百度试题 题目常用的数据挖掘算法主要有()。 A.分类算法B.集成算法C.回归算法D.聚类算法E.降维算法相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D,E 反馈 收藏
55个字符 (一般不超过80字符) Home - ApacheCN - 可能是东半球最大的 AI 社区 关键词(Keywords) 271个字符 (一般不超过100字符) 数据科学,数据分析,机器学习,人工智能,深度学习,推荐系统,NLP,CV,回归,分类,聚类,降维,朴素贝叶斯,决策树,SVM,KMeans,PCA,SVD,Logistic,DNN,CNN,LSTM,RNN,GAN,自编码器,sklea...
什么是特征工程,如何去理解特征工程A.特征工程就是对原始的数据做一系列的处理B.特征工程就是使用各种算法实现结果C.特征工程就是聚类和降维D.特征工程就是回归和分类