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kaggle实战房价预测之特征的可视化分析(二)

一、明确目的1.理解问题：观察分析每个特征对于目标变量的重要程度。2.目标(因)变量：明确研究的目标变量房价。3.其他(自)变量：研究其他(自)变量对于目标变量的影响以及自变量与因变量之间的关系。4.数据清理：对于缺失值和异常值以及分类数据的处理。...

GMM高斯混合模型原理实现与应用

一、算法思想生活生产中存在各种各样数据，如我们的身高数据，设备的振动数据，图像的像素数据等。我们之所以看到身高差异、振动频率幅度差异、图像颜色内容差异是由于不同种类的数据在分布上不同。怎样描述上述数据的分布？高斯混合模型（GaussianMixtureModel）可以近似任意形状的概率分布。...

AI 驱动的搜索12 克服学习相关性模型中的偏差

本章涵盖使用实时用户获取有关我们的LTR模型的反馈与实时用户进行A/B测试搜索相关性解决方案探索我们始终向用户展示的顶级结果之外的可能相关结果平衡利用...

7天学会Python最佳可视化工具Seaborn(三)数据集的分布

当我们上手一个数据集时，往往第一件事就是了解每个变量是如何分布的。这一章节会简单地教大家如何在seaborn中检验一元分布和二元（维）分布。你也许会对如何对比一个变量在其他变量的不同水平下的分布有什么差异，在分类数据可视化教程中，你可以找到答案。...

4种更快更简单实现 Python 数据可视化的方法

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2017年最全的excel函数大全(1)——统计函数

我从今天开始分享一些excel的所有函数大全，这次分享给大家统计类函数，使用中遇到哪个统计函数不认识，可以来这里找。函数说明语法...

15双因素方差分析Two-Way ANOVA

管理困惑:结果主要是由哪个因素所致？...