在机器学习的面试中，数据是否需要归一化和标准化是个常见问题。之所以常见，是因为它有很多暗坑，每个暗坑都可以考察应聘者机器学习基础是否扎实。 1、先说是什么，再说为什么 归一化...
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机器学习面试之归一化与标准化
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程序员面试字节跳动，被怼了~
分享一个知乎上一个网友的经历： 作者：三级狗zhihu.com/question/31225105/answer/582508111 人们都说，这个世界上有两种人注定单身，一...
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Keras蚂蚁金服大赛实战——自然语言处理技术（4）之前在自然语言处理技术系列的第一篇NER实战的结语中介绍过：序列标注（分词，NER），文本分类（情感分析），句子关系判断（语意相似判断），句子生成（机器翻译）是NLP领域的四...
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我才26岁，感觉人生快要废了：比一事无成还可怕，是丧失了成就感
文|赵晓璃 写在前面的话： 你有没有这样的苦恼，那就是眼前的工作味同嚼蜡，每天苦哈哈地上班，却丝毫没有成就感？ 你可曾有过这样的期待，想要找到能调动浑身上下每一个细胞的工作，...
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机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？目录1 特征工程是什么？2 数据预处理2.1 无量纲化2.1.1 标准化2.1.2 区间缩放法2.1.3 标准化与归一化的区别2.2 对定量特征二值化2.3 对定性特征哑编码...
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seaborn学习总结六角图 六角图可以显示出点集中的区域 密度分布图 PairPlot绘制出多个变量两两组合的绘图 PairGrid的绘图原理是先产生个数据组合，然后再分别选择对角线和非对角线上...
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各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过...
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Pandas（数据清洗）在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。 这工作会占到分析师时间的80%或更多。 pandas和内置的Python标准库提供了一组高...
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05 特征工程 - 缺省值填充04 特征工程 - 特征转换 - 文本特征属性转换 缺省值是数据中最常见的一个问题，处理缺省值有很多方式，主要包括以下四个步骤进行缺省值处理： 1、确定缺省值范围。2、去除不...
