熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。...

1、SVM - Support Vector Machine ，俗称支持向量机，是一种 supervised learning （监督学习）算法，属于 classification （分类）的范畴。

在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。

其他的像是“magnificently,” “gleamed,” “intimidated,” “tentatively,” 和“reigned,”这些辅助奠定段落基调的词也是很好的选择。它们表示情绪，这对数据科学家来说可能是非常有价值的信息。 所以，理想情况下，...

对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如scrapy，但是想要爬百度地图就必须...

思路 分类问题：通过分类器学习评论与情感值的复杂映射关系。 回归问题：情感值实际是有先后等级关系，因此可以采用回归大法，直接预测。注意：分类可以采用softmax多分的手段，实测效果很差。因此，我最终还是采用了回归大...

你所看到的这份代码，是Data Castle数据挖掘公开赛《助学金精准预测》的冠军作品。本程序以大学生的行为数据以及历史获助学金情况作为训练数据集，对代码内的模型进行训练，后可根据新的大学生行为数据进行助学金获得情况...

1998年9月4日，Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知，它是一家做搜索引擎起家的公司。

全国巡讲南京站过去还不到一周，学员们课后练习都很拼，微信群答疑对话一不留神就几百条了，爱学习的你是最美丽的！

（1）微观层次的数据挖掘，主要在移动对象轨迹数据内部，从采样点及采样时间的分布上来研究移动对象的活动特征。其包括轨迹的聚类分析、轨迹的分类分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的索引建立。...