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文本中的余弦距离是什么,有哪些作用?
Python机器学习

文本中的余弦距离是什么,有哪些作用?

余弦距离是两个向量的距离的一种度量方式,其值在-1~1之间,如果为1表示两个向量同相,0表示...
367
线程分类器与非线性分类器的区别以及优劣?
Python机器学习

线程分类器与非线性分类器的区别以及优劣?

如果模型是参数的线性函数,并且存在线性分类面,那么就是线性分类器,否则不是。   常用的线性...
436
给你一个数据集,这个数据集有缺失值,且这些缺失值分布在高中值有1一个标准偏差的的范围内,百分之多少的数据不会受到影响?为什么?
Python机器学习

给你一个数据集,这个数据集有缺失值,且这些缺失值分布在高中值有1一个标准偏差的的范围内,百分之多少的数据不会受到影响?为什么?

大约有32%的数据将不会受到缺失值的影响。因为,由于数据分布在中位数附近,让我们先假设这是一...
345
在 K-means 或者 KNN,我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离,为什么不用曼哈顿距离?
Python机器学习

在 K-means 或者 KNN,我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离,为什么不用曼哈顿距离?

我们不用曼哈顿距离,因为它只计算水平或者垂直距离,有维度的限制。另一方面,欧氏距离可以用于任...
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你认为把分类变量当成连续型变量会得到一个更好的预测模型吗?
Python机器学习

你认为把分类变量当成连续型变量会得到一个更好的预测模型吗?

为了得到更好的预测,只有在分类变量在本质上是有序的情况下才可以被当做连续型变量来处理。
376
协方差和相关性有什么区别?
Python机器学习

协方差和相关性有什么区别?

相关性是协方差的标准化格式。协方差本身很难做比较。例如:如果我们计算工资(¥)和年龄(岁)的...
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你的数据集有 50 个变量,但是8个变量的缺失值高于 30%。如何解决这个问题?
Python机器学习

你的数据集有 50 个变量,但是8个变量的缺失值高于 30%。如何解决这个问题?

您可以采用 3 种一般方法: 只是删除它们(不理想) 为缺失值分配唯一的类别,以查看是否有趋...
427
使用 scikit-learn 时,是否确实需要在特征值变化很大时调整特征值?
Python机器学习

使用 scikit-learn 时,是否确实需要在特征值变化很大时调整特征值?

是。大多数机器学习算法都使用欧几里得距离作为度量标准来测量两个数据点之间的距离。如果值的范围...
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