数据挖掘01
2018-12-02 本文已影响25人
Thinkando
- 数据预处理
1.1 交叉熵- 特征选择与降维
2.1 PCA
2.2 LDA- 分类
3.1 贝叶斯
3.2 决策树
3.3 神经网络
3.4 支持向量机
1. 数据预处理
1.1 缺失值如何处理
1.2 Local Outlier Factor（异常值检测）
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1.3 重复数据如何处理
1.4 数据转换
1.5 数据标准化
1.6 数据可视化
- 一图胜千眼
2.5 特征选择
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剪枝
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2.6 特征提取
2.6.1 PCA （无监督）
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另一种解法
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2.6.2 LDA （有监督）
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3 分类
3.1 贝叶斯
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上图，如果是B命中的概率是0.625， 不是0.25！
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独立不等于相关
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3.2 决策树
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3.3 神经网络
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