分类:数据

Excel数据表格设计指南

虽然没有哪一种单一的可视化方式在展现量化信息时最有效,但当你需要说明特定意义的数据时,“表格”无疑是你的理想选择。将数据信息放置在格子框架中,经过精心的易用性设计,将为用户提供一种高效查阅和比较的手段…

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机器学习之特征选择方法

特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相…

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算法模型自动超参数优化方法

什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)。还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper parameter)。…

数据缩放:标准化和归一化

数据缩放简介 使用单一指标对某事物进行评价并不合理,因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法,就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标,并通过它评价、比较该事物。由于性质不同…

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JupyterLab HIVE数据同步流程

公司的数据存放在HDFS上,但是模型的训练时需要用到这部分数据,于是就有了数据同步的需求。以下是个人整理的数据同步流程,仅适用于公司内部,其他地方由于环境不同可能不可用。 数据从Hive同步到JupyterLab …

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特征工程数据预处理之抽样

在分析数据或进行算法模型训练前有时需要先对数据进行抽样,这里整理了抽样的一些知识点。 什么情况下需要会用到抽样? 数据量太大,计算能力不足。 抽样调查,小部分数据即可反应全局情况。 时效…

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Python对象持久化存储工具pickle

Python 中有个序列化过程称为pickle,它能够实现任意对象与文本之间的相互转化,也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说,pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。 序列化(picking): 把变量…

使用Scikit-Learn提取文本特征

文本分析是机器学习算法的主要应用领域。由于大部分机器学习算法只能接收固定长度的数值型矩阵特征,导致文本字符串等并不能直接被使用,针对此问题Scikit-Learn提供了将文本转化为数值型特征的方法,今天就一起来…

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SQL 日期/时间处理函数

在数据统计分析中,经常会遇到需要对时间进行格式转化或其他层面的内容。由于每种数据库自带的相关函数存在一定的差异,所以经常会记不得如何使用。今天做下简单的梳理。 在开始学习日期/时间函数先,先来了…

NLP实战:用户点评印象抽取

最近在做点评做分析,主要目的是为了提取用户对点评的整体印象。类似的实现应该已经有很多了,于是从网上的开源代码中借鉴了思路。主要使用思路为:词性标注+正则提取。 词性标准,主要选择的是斯坦福的NLP工…

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