AI数据分析的变革及应用_第1页
AI数据分析的变革及应用_第2页
AI数据分析的变革及应用_第3页
AI数据分析的变革及应用_第4页
AI数据分析的变革及应用_第5页
已阅读5页，还剩7页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、AI数据分析的变革及应用技术创新，变革未来数据采集数据清洗数据分析数据挖掘数据采集数据采集是数据分析报告之根本，没有数据何来分析强化学习对于数据的归一化，字段修正等依赖于规则的数据清洗工作可以放在数据采集阶段进行处理数据清洗数据清洗过程对于之后的数据分析有重大意义RawData回归算法：最小二乘法(Ordinary Least Square)，逻辑回归(Logistic Regression)， 逐步式回归(Stepwise Regression)决策树：分类及回归树(Classification And Regression Tree,CART),ID3 (Iterative Dichoto

2、miser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）贝叶斯：朴素贝叶斯算法, Bayesian Belief Network(BBN)支持向量机(SVM)ValuableData1 Data2NoiseData1 Data2数据清洗6情感判别数据分类数据分析Cat1Data1 Data2Cat2Data3 Data4Cat3Data5 Data6Cat4Data7 Data8数据分析情感判别通过分类器，将数据分为预设类别，方别从不同的维度对数

3、据进行全方位的观察from Page_7import分类方法from sklearn.externals import joblibif name= main :clf = joblib.load(“Model) predicated=clf.predict(Valuable)准备训练 语料特征工程特征降维语料映射训练分类 成特征器得到模型数据分析数据分类情感分析在做舆情监测类报告时必不可少数据挖掘聚类分析关联分析k-means凝聚型层次聚类和分裂型层次聚类SOM数据挖掘聚类分析聚类算法有助于从海量的数据中挖掘出潜在的核心话题CatN关联分析用来挖掘数据集中的因果关系数据挖掘关联分析关联分析用来挖掘数据集中的因果关系总结数据分析的方法千千

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论