摘要:
一、一句话定义 EDA = 探索性数据分析,是建模 / 数据清洗之前的诊断步骤:不预设模型、不做预测,只用图表、统计指标把数据集全貌、问题、规律全部挖出来,指导后续数据预处理、清洗、特征工程。你可以理解成:给数据做一次全面体检。 二、EDA 核心目标(为什么预处理前必须做 EDA) 看懂数据:每列含 阅读全文
posted @ 2026-06-23 10:34
静心笃行。
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摘要:
1. KNN概念。 KNN = K-Nearest Neighbors,又叫 K 近邻算法。 是最简单的 无监督 / 有监督通用通用惰性学习(Lazy Learning) 机器学习算法。((20260623084419-afxpojv '【机器学习】五类范式')) 核心思想:物以类聚,近朱者赤; 一 阅读全文
posted @ 2026-06-23 10:07
静心笃行。
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摘要:
范式 数据标签情况 学习核心逻辑 数据成本 核心优势 核心短板 监督学习 全部人工标注 拟合 X 到真实 Y 映射 极高 预测精度高、结果可控 海量标注人力成本高 无监督学习 完全无标签 挖掘数据内在结构 极低 无需标注,挖掘隐藏规律 结果无标准,解读依赖业务 半监督学习 少量标注 + 大量无标注 阅读全文
posted @ 2026-06-23 09:46
静心笃行。
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