案例研究机器学习特征工程数据离散化实践

在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性。例如，2cm和0.2kg如何直接比较？无量纲化处理的方法很多，选择不同方法会对机器学习模型产生不同的影响。常用方法包括归一化（Normalization）等。 示例代码： from sklearn.datasets import load_iris # 导入IRIS数据集 iris = load_iris() from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化，返回值为标准化后的数据 scaled_data = StandardSc

我在2013年和2014年期间在鲁昂的INSA和鲁昂大学学习期间参与了几乎所有的机器学习实践课程。这些课程的重点是实施机器学习算法，以便深入了解它们的运作方式。尽管大多数评论是用法语写的，但是代码和图表易于理解。

TalkingData 的数据服务挺广泛的，涵盖了应用统计、游戏运营、移动广告监测等领域，算是一个全面的数据平台了。随着数据量越来越大，机器学习的应用需求也逐渐增多。嗯，像 TalkingData 这样的小公司，在硬件资源有限的情况下，怎么用机器学习数据挑战，真的是挺考验技术的。不过，他们通过一些巧妙的优化手段，也能够有效地应对这些问题，挺值得参考的。 如果你正在做类似的数据工作，是面对大规模数据，可以参考一下他们的实践经验。其实，TalkingData 这些经验也蛮适合那些资源不多但提升数据效率的团队。不管你是在做移动行业还是广告监测，机器学习的应用都会带来大的。 可以看一下他们的相关产品和

机器学习系统设计是考察一个人设计系统能力的重要题型，特别是在算法手撕后的高级职位面试中常见。在国外和国内，如算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师和深度学习工程师等领域，机器学习系统设计经验至关重要。Chiphuyen在github.com总结了一份详细的机器学习设计资料，以此为基础，结合作者的实际经验进行本地化整理。内容主要分为三部分：机器学习系统设计的核心概念摘录、实际案例分析以及27道系统设计题目的练习。详细内容和答案解析可在作者的公众号“谷粒说数”和GitHub上找到。

政务系统的大数据和机器学习应用，真的是越做越有意思了。你看，像城市规划、交通管理这种大项目，用上数据和模型预测，效率直接翻倍。是像重庆那边的做法，手机信令、GPS、各种模型全拉起来跑，做出来的决策系统还挺靠谱的。城市规划里的数据评估用得挺多，像人口分布、土地使用这些，靠人工搞效率太低了。大数据一套下来，既快还精。就像用heatmap快速看人流密度，直观又省事。交通方面也是一大亮点。整合车辆 GPS、公共交通数据这些数据源，不只是看路堵不堵，更能预测接下来会不会堵，提前调整红绿灯配时都不在话下。机器学习这块，主要看三招：数据挖掘、智能决策、自动化服务。像预测模型，用Random Forest或X

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，其中决策树作为一种广泛应用的机器学习算法，被广泛应用于实际问题中。本研究详细探讨了基于决策树的数据挖掘算法的技术原理、实现方法及其在不同领域的应用。决策树通过一系列规则划分数据集，构建分类模型，适用于信用评估、医疗诊断等多个领域。研究还探讨了决策树算法的优势和局限性，以及相关的改进策略如CART和随机森林等。

首先阐述了机器学习领域中几种经典算法的特点，随后深入分析了当前热门的统计学习理论及其发展前景。最后探讨了机器学习理论与其他相关领域的交叉融合。文章内容详实，涵盖了机器学习在科技前沿的重要性。