如何根据语料计算两个词词义的相似度？ 在百度贴吧里发布 APP 广告，问推荐策略？ 如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确？ 100亿数字，怎么统计前100大的？...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...基础知识 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题...cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答...如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
4）路段平均车速反映了路况，在道路上布控采集车辆速度，如何对路况做出合理估计？采集数据中的异常值如何处理？ 5）如何根据语料计算两个词词义的相似度？ 6）在百度贴吧里发布 APP 广告，问推荐策略？...7）如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确？ 8）100亿数字，怎么统计前100大的？ …… 答题思路 1、用过什么算法？ ...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...，还要对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 7）从面试官的角度多问自己一些问题...3、如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
3）LR 的推导，特性？ 4）决策树的特性？ 5）SVM、LR、决策树的对比？ 6）GBDT 和 决策森林 的区别？ 7）如何判断函数凸或非凸？ 8）解释对偶的概念。 9）如何进行特征选择？...采集数据中的异常值如何处理？ 5）如何根据语料计算两个词词义的相似度？ 6）在百度贴吧里发布 APP 广告，问推荐策略？ 7）如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确？...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...，还要对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 7）从面试官的角度多问自己一些问题...3、如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
建模和模型优化 随机森林 Weka操作 打开预处理后的训练集，在classifier模块中选择CVParameterSelection，并选择RandomForest决策分类树算法，寻找最佳参数。...支持向量机SVM算法 算法原理 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面...Weka操作 在package manager中下载LibSVM包，并在classifier模块中选择最优参数选择CVParameterSelection，使用SVM分类算法。...Weka操作过程 打开预处理后的训练集，在classifier模块中选择CVParameterSelection，并选择simpleCART决策分类树算法，寻找最佳参数。...ID3 weka操作 相同步骤，target名义变量设置，cost sensitive 设置，将假阳性错误的代价敏感度提高，选择ID3算法，结果如下，Recall 为75.2%，ROI 为1550000
接下来，让我们通过具体案例深入了解Weka的应用，并探讨使用过程中的注意事项。一、Weka在医疗数据分析中的应用某医疗机构希望通过分析患者的病历数据，预测某种疾病的发病风险，以便提前采取干预措施。...他们使用Weka进行数据处理和模型构建。首先，将患者的基本信息、症状、检查结果等数据整理成Weka支持的ARFF格式。...利用Weka的预处理功能，对数据进行清洗，去除缺失值和异常值，同时对一些属性进行归一化处理，提升数据质量。在分类算法选择上，尝试了决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等算法。...三、使用Weka的注意事项（一）数据格式与预处理Weka主要支持ARFF格式的数据，在导入数据前，务必确保数据正确转换为该格式。数据预处理是关键步骤，直接影响模型的性能。...可以使用Weka的参数搜索功能，如网格搜索、随机搜索等，自动寻找较优的参数设置。（三）模型评估与验证构建模型后，不能仅依赖训练集上的表现来判断模型好坏，必须进行严格的评估和验证。
在实际生活中，我们面对的当然不仅仅是由数字得出的，很多时候是通过决策得出。...譬如判断一朵花属于哪个品种，我们会根据它的叶片形状、颜色等一些属于分类的属性来进行判断；还有去相亲，可能会先根据对方的年龄、学历、高富帅程度等做决策。 so，这些问题都促使了决策树的诞生。...在weka安装目录里有个data文件夹，里面有一些weka从各处搜集来一些比较知名的数据样例。 拿weather.nominal.arff为例 ?...OK，我们来使用决策树试试，先试试大名鼎鼎的C4.5分类器，在weka中对应J48。 在trees里找到J48，同样选择10次折叠，点击start。 可以看到正确率在50%。...导入数据，分别使用逻辑回归和J48来跑一下，发现两个都是96%的正确率。 ? ? 这个数据集经过多次尝试，在各个算法上表现比较类似，差距不大，最好的结果是在SVM（支持向量机）上，96.6667%。
下面我将从几个方面介绍数据挖掘： 1 数据挖掘的基本任务 数据挖据的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力...抽样有很多的方法：比如随机抽样、等距抽样、分层抽样、分类抽样等。 2.3 数据预处理 当采集的数据维度过大，如何进行降维处理、缺失值处理等都是数据预处理过程中要解决的问题。...RapidMiner是基于Java开发的，基于Weka来构建的，所以Yale可以调用Weka中的组件，Yale中还提供扩展套件Radoop，可以和Hadoop结合起来用，在Hadoop集群中运行任务。...WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。...跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是一个二维的表格。 3.7 Knime KNIME是一个基于Eclipse平台开发，模块化的数据挖掘系统。
如何根据语料计算两个词词义的相似度？ 在百度贴吧里发布 APP 广告，问推荐策略？ 如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确？ 100亿数字，怎么统计前100大的？...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...基础知识 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题...cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答...如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，阿里大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
WEKA文本分词预处理 首先对于训练集文件夹中的两类邮件文档进行分析，可从不同角度自动化分析两类文件特征，编写算法，构建分类模型。...对corpus中的attribute进行分析，找出对于分类有贡献的attribute（即那些词只出现在positive中，那些词只出现在negative中,哪些词在两个类别里都出现） 3....找出区分positive和negative的分类规则（即哪些词在一起出现的时候会导致分类器判断的结果为positive，哪些词在一起出现的时候会导致分类器判断的结果为negative） 从结果可以看出cell...WEKA文本分词结果比较 下面得到每个分类器的准确度和混淆矩阵： NaiveBayes 结语 基于判别方法的垃圾邮件过滤在现代研究中引起比较少的关注 ，结果很清楚地表明,基于随机森林、SVM模型的分类方法相对于传统的方法...,在垃圾邮件的过滤方面,可以有效地提高正确率和准确率。
Weka的主页面窗口有四个模块： Explorer：进行数据的特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、数据可视化等功能，口语进行不同的实验对比不同算法的结果。...数据读取 打开Explorer界面，点击Open file，选择保存目录下的Weka_Data.csv(在公众号回复Weka_Data即可得到csv文件的下载地址)，文件中是包含20个特征的20个数据和对应的...该模块有6个选项卡，用来选择不同的功能面板，从左到右依次是Preprocess（预处理）、Classify（分类）、Cluster（聚类）、Associate（关联规则）、Select attribute...2.2 特征选择 在Filter选择weka-filters-supervised – attribute下的AttributeSelection，该界面有两个选项，evaluator是评价特征集合有效性的方法...Confusion Matrix给出了测试样本的分类情况，通过它，可以很方便地看出正确分类或错误分类的某一类样本的数量。 我们采用常用的J48决策树分类器进行4折交叉验证，得到的实验结果如下： ?
建模和模型优化 随机森林 Weka操作 打开预处理后的训练集，在classifier模块中选择CVParameterSelection，并选择RandomForest决策分类树算法，寻找最佳参数。...支持向量机SVM算法 算法原理 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面...Weka操作 在package manager中下载LibSVM包，并在classifier模块中选择最优参数选择CVParameterSelection，使用SVM分类算法。...数据集属性的独立性在很多情况下是很难满足的，因为数据集的属性之间往往都存在着相互关联，如果在分类过程中出现这种问题，会导致分类的效果大大降低。...Weka操作过程 打开预处理后的训练集，在classifier模块中选择CVParameterSelection，并选择simpleCART决策分类树算法，寻找最佳参数。
做的那个过程一波三折啊，冲在最前线摸索的自然是老夫（结果犯方向性错误最多的也是我）。我们在开始做之前花了一个月补基础，买了几本书看，都是在业内很经典的书。...第二，在这些综合性能最好的工具中，WEKA的统计能力相对偏弱，图形化一般，而挖掘能力是顶尖的，在股票的挖掘中，我们应用的数据本身就是统计学指标，是别人已经算好的，所以对统计能力的要求并不高，而WEKA保证了最好的挖掘效果...具体的相关代码就不发了，自己去找找，在WEKA中是怎么做的数据类型转换，不难找到。 接下来讲述一下我自己的实际操作。...可惜的是，国内的相关资料并不多，如果实在找不到资料，我就直接读源码了，不得不提的是WEKA的源码具有非常到位的注释和文档，这点还是很赞的。...6次，但是有一次是被错误分类的。
如果您知道如何编程，可以利用它来快速深入机器学习。那么在实现它的生产系统之前，要有条理地去学习有关技术的数学。 找到一个库，阅读文档，按照教程，开始尝试。以下是最好的开源机器学习编程库。...WEKA：这是一个提供API的数据挖掘工作台，以及用于整个数据挖掘生命周期的大量命令行和图形用户界面。您可以准备数据，可视化探索，构建分类，回归和聚类模型，许多算法都内置在第三方插件中。...您可以完全不用编程就可以像WEKA一样驱动工具。您可以进一步使用BigML等服务，在Web上提供机器学习界面，您可以在浏览器中浏览构建模型。 选择一个平台，并用它来完成你的机器学习教育。...视频课程 在机器学习中，视频是一种非常流行的入门方式。 我在YouTube和VideoLectures.Net上观看了很多机器学习视频。风险就是你所要做的就是消费，不能采取行动。...关于机器学习的一些有用的知识：这是一个很好的论文，因为它从特定的算法中退出，并激发了一些重要的问题，如特征选择泛化和模型简单。从一开始就从正确的角度思考，这是一件好事。
这是一个最简单的二维平台线性关系，数据集是data1.csv。...导入到weka中后，我们需要修改一下result的类型，可以看到现在它是numeric，是数值型，我们需要将它转为nominal类型，即分类型。...来解释结果： Odds Ratios代表胜率，解释看这篇，我也搞不懂这玩意有啥用。 主要还是看Summary和Matrix，每个代表的涵义看这篇。...我只说重要的，成功率是90%，也就是共100个数，有90个预测对了。 TP代表本来为true，机器预测也为true的概率。...下面的Matrix代表： 有35个本来为0的被成功预测为0，有5个本来为0的被预测错误。 有55个本来为1的本成功预测为1，有5个本来为1的被预测错误。 所以正确率90%。
卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？...10 个数据集） 如何在 R 中构建机器学习算法的集成 R 中的机器学习评估指标 R 中的第一个机器学习逐步项目 R 中的机器学习项目模板 R 中的决策树非线性分类 R 中的非线性分类 R 中的决策树非线性回归...使用 Weka 加快应用机器学习的进度 如何在 Weka 中更好地理解你的机器学习数据 我开始机器学习时犯的最大错误，以及如何避免 如何在 Weka 中逐步完成二分类项目 案例研究：预测五年内糖尿病的发作...设计并运行你在 Weka 的第一个实验 如何下载安装 Weka 机器学习工作台 如何在 Weka 中评估机器学习模型的基线表现 如何在 Weka 中估计机器学习算法的表现 用于提高准确率和减少训练时间的特征选择...如何获得更多 Weka 机器学习工作台的帮助 如何使用 Weka 处理机器学习数据中的缺失值 如何在 Weka 中运行你的第一个分类器 如何在 Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升
R 用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语言，即R语言。...YALE中提供了大量的运算符，包括数据处理、变换、探索、建模、评估等各个环节。YALE是用Java开发的，基于Weka来构建，也就是说它可以调用Weka中的各种分析组件。 ?...Mahout 是由 Apache Lucene（开源搜索）社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的，他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目，在其中实现一些常见的用于集群和分类的机器学习算法。...该项目的另一个特色是能够很好的支持中文文本的分类、聚类等操作。...我的推荐是KNIME，同时安装Weka和R扩展包。 我的点评纯属个人意见，欢迎大家批评交流。在我的实际工作中使用开源挖掘工具并不多，大部分时候都是在使用SAS Enterprise Miner。
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