数据分析期末重点版 文章目录数据分析期末重点版1、熟悉数据分析的常见应用场景、掌握数据分析的流程；1.1数据分析的常见应用场景1.2数据分析的流程2、能熟练掌握NumPy中面向结构化数组和缺失数据的读取文件的方式，并能查看相关数组属性、通过索引访问数组、矩阵运算及常用统计函数；2.1NumPy中面向结构化数组和缺失数据的读取文件的方式2.2查看相关数组属性2.3通过索引访问数组2.4矩阵运算2.5
转载
2024-10-31 07:21:59
49阅读
小数据量深度学习方法是近年来机器学习领域的一大关注点。由于深度学习通常依赖于大量的数据进行训练，因此在数据稀缺的情况下，如何有效利用现有数据并且取得良好的模型性能，成为了一个挑战。在这篇博文中，我将分享我在解决小数据量深度学习方法问题时的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
为了在小数据量的情况下进行深度学习，我们需要以下依赖和工具：
|
讲述HDFS上传文件和读文件的流程HDFS 上传流程 过程解析：详解这里描述的 是一个256M的文件上传过程 ① 由客户端 向 NameNode节点节点 发出请求②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循 机架感应 原则③客户端 首先 根据返回的信息 先将 文件分块（Hadoop2.
作者：Tyler Folkman编译：McGL你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Facebook 工作，数据稀缺。那该怎么办呢？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是无奈运气不佳？让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。&
这篇对深度学习数据少的解决方案总结得挺好的，行文流畅。不过似乎还可以加上few-shot learning, meta-learning等异类，改天我再补充整理一篇。How To Use Deep Learning Even with Small Data And why it is so important by Tyler Folkmanhttps://towardsdatasc
转载
2024-05-13 15:15:40
267阅读
数据清洗：缺失值，异常值，重复值的处理一、数据列缺失的4种处理办法1.丢弃 直接删除带有缺失值的行记录或列记录，减少缺失数据记录对总体数据的影响。以下场景不宜采用此办法： （1）数据集总体中存在大量的数据记录不完整情况且比例较大（超过10%），删除会损失许多有用信息
转载
2024-08-26 13:08:56
205阅读
在应用机器学习时，样本量的大小对模型的预测性能有着直接影响。当训练数据较少时，模型往往会出现过拟合或欠拟合的问题，导致预测性能不稳定。这篇文章将详细解析如何有效解决“样本量较少的机器学习预测”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
### 版本对比
在不同的机器学习框架或库中，对少量样本的支持各有不同。以Scikit-learn和TensorFlow
这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问题描述固定正样本（飞机）2000个，改变负样本（背景）的训练数据量 1 : 0.5 、 1 : 1 、 1 : 2 、 1 : 5 、 1 : 10 、 1: 30. 随着负样本数量的增多，类间数据量不均衡的情况更为显著。 测试时，分别随机选取4096张飞机、背景样本（不出现在训练集）
(一)个案剔除法最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法也是很多统计软件(如SPSS和SAS)默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它
转载
2024-01-29 05:34:47
404阅读
安装navicat for mysql软件新建数据库之后，新建一个表打完收工
原创
2017-06-26 16:20:40
901阅读
我们经常会听到，大数据是建立成功的机器学习项目的关键。一个主要的问题是：许多组织没有你需要的数据。在没有最基本的、必要的、未经处理数据的情况下，我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢?在资源匮乏的情况下，我们应如何有效地获取并用数据创造价值?在我工作的地方，我们会为客户建立许多函数原型。为此，小数据对我大有帮助。在这篇文章中我会分享7个小技巧，能帮助你在用小数据集建立原型时改善成果。1：
转载
2023-11-12 19:10:59
101阅读
数据量少的机器学习问题通常是在面对有限或稀缺数据时，如何有效地训练模型并提高模型的泛化能力。本文将通过一系列结构化的步骤，详细记录解决数据稀缺问题的有效策略。
## 环境预检
在开始机器学习项目之前，需要对系统环境、依赖项和硬件设施进行全面的预检。以下是环境预检的思维导图，说明需要检查的各个方面：
```mermaid
mindmap
.环境预检
.硬件需求
.CPU
【现象】大数据浪潮下，一些企业转而将目光投向了传统的小数据，并据此改善了相关产品。比如，相较于以往，现在的罐头和汽水瓶的盖子更容易打开，车门可以不费力地关上，而抽屉的开合也设计得更加顺滑。这缘于企业对一个细节的敏锐捕捉：随着科技发展导致的体力劳动减少、电脑和触摸屏导致的书写退化，人们的双手没有以前有力了。类似的小数据、小趋势，正在和大数据一起改变着我们的生活。【点评】大数据的产生，简化了人们对世
数据分析的三大作用（现状分析，原因分析，预测分析）数据分析的三大基本方法（对比，细分，预测）数据分析作用与对应的数据分析方法
数据分析方法整理
数据分析方法定义和特点分类使用步骤实践运用注意事项备注对比分析法1、定义：指将连个或者两个以上的数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示数据所代表的事物发展变化情况和规律性。2、特点：可以非常直观的看出十五某方面的变化和差距，并且可以准确
转载
2023-11-30 15:34:24
56阅读
在有些时候我们的电脑硬盘容量不足了，该怎么办呢?那么下面就由学习啦小编来给你们说说电脑硬盘容量不足的原因及解决方法吧，希望可以帮到你们哦!电脑硬盘容量不足的解决方法一：第一招：关闭多余程序如果同时打开的文档过多或者运行的程序过多，就没有足够的内存运行其他程序。这时，对于多文档界面程序，如Word、Excel等，请关闭当前文档外的所有文档，并退出当前未使用的程序，或许你就能够继续执行因“内存不足”而
转载
2023-12-06 17:39:15
27阅读
# 数据较少的机器学习实现指南
在机器学习中，数据通常是模型训练的基础。然而，当数据有限时，仍然能够实现有效的机器学习。本文将引导你逐步完成“数据较少做机器学习”的流程，并通过代码示例和图表帮助你理清思路。
## 整体流程
在进行机器学习任务时，一般遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
机器学习是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算法。从高层次上讲,机器学习有四种:监督学习、无监督学习、强化学习和主动机器学习。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。你也可以把半监督学习添加到列表中, ...
转载
2021-10-18 10:39:00
180阅读
2评论
之前和大家分享了趋势型预测方法，很多小伙伴想看躺平型与周期型预测，今天他们来了。 首先回顾一下，常见的数据走势有三种：趋势型：连续发展的态势。躺平型：变动较少，一条直线。周期型：有规律的周期性波动。直接看图，能一眼认出来是哪一种（如下图）认清楚走势以后，就能选择对应的模型啦。先看躺平型的例子。举例：某门店业绩数据如下图所示，请预测2021年4月的业绩：看到这张图，很多小伙伴会
转载
2024-09-03 12:25:43
53阅读
http://www.leiphone.com/news/201702/JKjzIC1xI7FLlPcs.html
导语：随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和自动驾驶等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术进一步推广的一个普遍性难题也日渐凸显：训练模型所必须的海量数据难以获取。
深度学习大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如
转载
2024-08-21 11:51:29
123阅读
何为样本不均衡： 样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。为何要解决样本不均衡： 样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。 样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到
转载
2023-11-09 21:04:01
66阅读
