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介绍
全部任务
全部任务
DBSCAN密度聚类实现
DBSCAN密度聚类算法原理
背景与挖掘目标
数据预处理
数据筛选与散点图绘制
绘制68路行驶路线地图
DBSCAN理论介绍
实现DBSCAN聚类
计算各站点的吸引权重
分析乘客上下车站点
小结
背景与目标
样本量分布
重复数据处理
文本预处理
分词和去停用词
词云图分词
词向量获取
SVM文本分类
模型应用
热点数据预处理
热点数据转化
密度聚类简介
热点聚类
超参数选择
热度排序
小结
3.5 数据标准化处理
4.1 建模前数据准备
4.2 模型训练
1 背景与目标
2 目标分析
3.1 数据探索分析介绍
3.2 数据读取与基本探索
3.3 缺失值处理
3.4 异常值探索与可视化
5.1 处理逾期噪声点
5.2 其他特征的异常值处理
5.3 模型保存
6 新样本预测
4.3 ROC曲线图与AUC值介...
4.4 模型测试性能评估
密度聚类算法
Kmeans聚类算法原理
kmeans聚类算法实现
案例背景与数据说明
挖掘目标与分析流程
描述性统计分析与数据清洗
分析投保人与医疗机构信息
投保人特征变换
医疗机构特征变换
性能度量
发现疑似欺诈模型的结果分析
小结
模型训练
背景与挖掘目标
数据读取与探索
数据预处理
汽车颜色和品牌分析
肇事者分析
事故类型和发生时间点分析
肇事者毕业驾校分析
天气分析
肇事者交通违法次数分析
KMeans算法介绍
数据标准化
构建KMeans模型
逻辑回归算法介绍
特征转换
数据提取
构建逻辑回归模型
小结
案例背景
案例目标
数据读取
剔除票价为空的记录
剔除异常记录
RFM模型介绍
LRFMC模型
构造入会时长特征
剩余特征构造
使用K-means算法进行客户分...
获取K-Means聚类结果
聚类结果可视化
小结
管理技巧与思想方法
数据分类与文本归类
图像数据和音频数据归类
层次聚类算法
数据与计算机编码
【下载】-配套资料.zip
【下载】-根据刷卡经纬度信息分析...
【下载】-智慧政务下的问政舆情分...
【下载】-信用卡高风险客户识别数...
【下载】-医疗保险欺诈发现数据和...
【下载】-交通事故成因分析数据和...
【下载】-航空公司客户价值分析数...
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