数据挖掘项目实战
数据挖掘实战案例解析
数据挖掘实战案例解析随着数据时代的到来，数据挖掘作为一种用于从数据中提取模式并推导出规律的技术，被越来越广泛地应用于各个领域。
数据挖掘的本质是利用统计学、人工智能、模式识别等技术方法，从大量的数据中挖掘出有用的信息，并以此为基础进行决策分析、预测、优化等工作。
本文将从一个数据挖掘实战案例入手，结合实际操作，解析数据挖掘技术的应用。
案例背景简介某电商平台拥有海量的用户数据，包括用户的基本信息、购物记录、搜索记录等。
为了提高用户购买转化率，该平台希望通过数据挖掘技术对用户行为进行分析，找出购买转化率低的用户群体，并针对这一群体进行精准营销，以提高购买转化率，促进平台业绩的增长。
数据预处理在进行数据挖掘前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。
在本案例中，首先需要对原始数据进行清洗，包括去重、去除异常值等操作。
其次，需要对缺失值进行处理，可以采用插值法、均值填充等方法。
最后，需要对数据进行变换，将不同尺度的数据统一到同一尺度，以便进行比较和分析。
数据挖掘模型建立在进行数据挖掘建模前，需要明确数据挖掘的目标和研究问题。
在本案例中，目标是提高用户购买转化率。
因此，需要针对购买转化率低的用户群体进行分析，找出其特征和行为模式，并针对这一群体进行精准营销。
在模型选择上，可以根据具体问题选取适当的机器学习模型进行建模，例如分类模型、聚类模型、回归模型等。
在本案例中，可以采用聚类模型，将用户分为不同的群体，并找出购买转化率低的用户群体。
数据挖掘结果分析在进行数据挖掘分析后，可以得到不同的结果。
在本案例中，可以得到购买转化率低的用户群体的特征和行为模式，例如购买偏好、购买时间、购买频率等。
同时，还可根据这些特征，对这一群体进行精准营销，例如推送相关产品、提供促销活动等，从而提高购买转化率，促进平台业绩的增长。
结论数据挖掘作为一种从数据中提取信息和挖掘潜在商业机会的有力工具，在现代商业中越来越受到重视。
数据挖掘的实战案例和技巧分享
数据挖掘的实战案例和技巧分享数据挖掘是当今互联网时代中不可或缺的一项技术。
通过对数据集进行分析、处理、挖掘等方式，得出有价值的信息和知识。
现在，数据挖掘已经广泛应用于商业、医疗、金融等领域，成为提高效率、降低成本、提高竞争力的有力工具。
在此，我们将分享一些数据挖掘的实战案例和技巧，供大家参考。
一、电商平台的用户画像对电商平台的用户进行画像是其中一个非常重要的应用场景，这有利于平台更好地理解用户需求，制定更合适的营销策略，提升用户满意度。
通常情况下，我们可以通过用户的购买记录、浏览行为、评价反馈等方式获取数据，然后利用聚类分析等方法进行用户分组和画像。
具体步骤如下：1、数据收集：获取用户的购买历史、评价记录、账户信息等数据。
2、数据预处理：对收集到的数据进行处理和清洗，如去除异常数据、缺失数据等。
3、特征筛选：选取一些与用户特征相关的指标作为特征，如购买金额、购买次数、购买品类、评价质量等。
4、聚类分析：对筛选出来的特征进行聚类分析，将相似的用户分在一组。
5、用户画像：对每个聚类得到的用户进行分析，总结出其典型特征，描绘出其生活状态、消费能力、购物偏好等。
二、医疗领域的病例分析在医疗领域，数据挖掘可以应用于病例分析，通过对大量患者数据进行处理和分析，发现疾病诊断、治疗方案等方面的模式和规律。
病例分析的一个比较实际的场景是：通过对多个糖尿病患者的数据进行分析，发现某种药物治疗该病有显著疗效的特征。
具体步骤如下：1、数据匹配：匹配病人基本资料、病史、体征、生理指标、服药记录等数据。
2、特征提取：从这些数据中提取出与药物疗效相关的特征，如年龄、病程、体重、餐后血糖水平等。
3、数据探索：利用数据可视化等方式，对这些特征进行探索和分析，发现与药物疗效显著相关的特征。
4、模型构建：针对这些特征建立机器学习模型，预测药物治疗该病的疗效。
5、评估改进：对模型进行评估和改进，提升其诊断准确度和稳定性。
三、金融领域的欺诈检测对于金融领域来说，欺诈检测一直是其最重要的业务之一。
SPSSModeler数据挖掘项目实战（数据挖掘、建模技术）
SPSSModeler数据挖掘项⽬实战（数据挖掘、建模技术）SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件，其前⾝为SPSS Clementine。
SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型，以其强⼤的挖掘功能和友好的操作习惯，深受⽤户的喜爱和好评，成为众多知名企业在数据挖掘项⽬上的软件产品选择。
本课程以SPSS Modeler为应⽤软件，以数据挖掘项⽬⽣命周期为线索，以实际数据挖掘项⽬为例，讲解了从项⽬商业理解开始，到最后应⽤Modeler软件实现的挖掘过程。
作为数据挖掘项⽬的重要⼲系⼈，数据挖掘专家需要对数据挖掘项⽬的⽣命周期、整体管理、挖掘技术等⽅⾯都有⼀定程度的理解。
当然，任何⼀个⼈都不可能独⽴完成整个挖掘过程，任何⼀个⼈都不可能深⼊地掌握所有建模算法细节。
虽然，这看起来遥不可及，但是掌握项⽬的管理思想，掌握算法的数学思想，并在实际项⽬中，结合项⽬的实际情况，灵活应对，持续改进优化，成功交付项⽬，则是经过⼀定学习和训练，经过⼀定经验积累，就可以达到的。
本课程深⼊浅出，揭开数据挖掘的神秘⾯纱，抛开繁琐枯燥的数学推导，注重对模型数学思想的解释与引导。
认真学习完本课程，掌握模型思想，在实际项⽬中举⼀反三，就能对数据挖掘项⽬在建模阶段的模型选择、评估等进⾏很好的把握。
同时，本课程全程贯穿项⽬管理思想，注重项⽬实际建设过程，是数据挖掘项⽬的项⽬经理、产品经理、项⽬指导等朋友的良好指导。
对于初次接触数据挖掘项⽬，或是有强烈意愿从事数据挖掘事业的朋友，更是⾮常好的⼊门教程。
您可以通过本课程的学习，对数据挖掘项⽬的实际建设过程有⼀定程度的理解和⼼得，结合您⾃⾝的兴趣和专业特点，找准您希望以后在数据挖掘项⽬团队中所担任的⾓⾊，并以该⾓⾊对能⼒素质的要求来指导⾃⼰，不断完善⾃我提升，逐步成为该领域的专家。
在这⼀点上，本课程更像是您的职业规划指导，希望能为您找准⾃⾝定位，实现⾃我规划，提供更多帮助。
数据分析与挖掘实战案例分析
数据分析与挖掘实战案例分析随着信息技术的发展和互联网的普及，大量数据被积累和储存起来。
为了从这些海量数据中获取有价值的信息，数据分析与挖掘技术开始发挥重要作用。
本文将通过实际案例来探讨数据分析与挖掘在实战中的应用和效果。
案例一：电商平台的用户行为分析假设我们是一家电商平台，想要了解用户在平台上的行为习惯，以便优化我们的产品和服务。
我们可以收集用户在平台上的浏览记录、搜索记录、购买记录等数据，并进行分析与挖掘。
首先，通过对浏览记录的分析，我们可以了解用户的兴趣偏好，进而根据用户的兴趣向其推荐相关产品。
例如，如果一个用户经常浏览运动鞋类别的商品，我们就可以向其推荐与运动鞋相关的促销活动或新品发布。
其次，通过对搜索记录的分析，我们可以了解用户的需求和购买意向。
如果有大量用户搜索同一类别的商品，但在平台上却很少有相关商品的点击和购买记录，就可以推测这个类别的商品在平台上供应不足，从而及时调整供应链。
最后，通过对购买记录的分析，我们可以了解用户的购买行为和消费水平。
例如，可以统计用户的客单价、复购率等指标，以便制定更有针对性的促销策略。
案例二：金融行业的风险评估在金融领域，数据分析与挖掘可以用于风险评估和预测。
例如，我们可以利用过去的贷款数据来构建模型，预测某个客户违约的可能性。
首先，我们可以收集客户的个人信息、收入情况、贷款历史等数据，并与客户的违约情况进行对比。
通过建立适当的模型，可以识别出与违约高度相关的特征，并将其作为风险评估的依据。
其次，我们可以利用统计学方法，对历史数据进行模式识别和趋势预测。
例如，通过对过去几年的贷款数据进行分析，可以发现某些客户在特定时间段或经济环境中更容易发生违约行为。
最后，结合大数据技术和人工智能算法，我们可以对大量的非结构化数据进行挖掘，包括客户的社交媒体活动、网络言论等。
这些信息可以为风险评估提供更加全面和精准的参考。
案例三：医疗领域的疾病预测在医疗领域，数据分析与挖掘可以用于疾病预测和治疗方案的优化。
数据挖掘实战分析课程设计
数据挖掘实战分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 帮助学生了解数据预处理、特征工程、模型构建等数据挖掘流程。
3. 引导学生掌握至少一种数据挖掘工具（如Python、R等）。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生分析数据、发现数据规律、构建数据模型的技能。
3. 培养学生团队协作、沟通表达、解决问题的综合能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据科学的兴趣，激发学生主动探索新知识的热情。
2. 增强学生的数据敏感性，培养学生用数据说话、用数据做决策的意识。
3. 引导学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，提升学生的社会责任感。
本课程针对高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
结合学生特点，课程目标注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。
在教学过程中，要求教师关注学生的个体差异，因材施教，确保学生能够达到课程目标，为将来的学习和工作打下坚实基础。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握数据挖掘的核心知识，具备解决实际问题的能力，并在情感态度价值观方面得到全面发展。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、功能、应用领域。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。
3. 特征工程：特征提取、特征选择、特征变换。
4. 数据挖掘算法：分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。
5. 数据挖掘工具：Python、R等数据挖掘工具的介绍与使用。
6. 案例分析：选取实际案例，分析数据挖掘在各个领域的应用。
7. 实践操作：组织学生进行数据挖掘项目实践，巩固所学知识。
教学内容按照以下进度安排：1. 第一周：数据挖掘基本概念、数据预处理。
2. 第二周：特征工程、数据挖掘算法。
3. 第三周：数据挖掘工具介绍与使用。
4. 第四周：案例分析、实践操作。
教材章节对应内容如下：1. 数据挖掘基本概念：课本第1章。
2. 数据预处理：课本第2章。
数据挖掘算法实战教程
数据挖掘算法实战教程第一章：数据挖掘概述数据挖掘是一种通过自动或半自动的过程，从大量数据中揭示出隐藏的模式、关系和规律的技术。
它是在大数据时代迅速发展起来的一门学科。
数据挖掘的目标是通过对数据的探索和分析，发现其中潜在的有价值的信息，用于决策支持、市场营销、风险评估等领域。
第二章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最重要的步骤之一。
在实际应用中，原始数据通常存在缺失值、异常值、噪声等问题，需要进行清洗和转换，以便更好地支持后续的数据挖掘算法。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
第三章：关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的常用算法之一，它用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常出现的项集，而关联规则则是表示项集之间的统计关系。
关联规则挖掘在市场篮子分析、销售推荐、广告推荐等领域有广泛的应用。
第四章：分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一种技术，它通过对已知类别的数据进行学习，然后对未知类别的数据进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
分类算法在垃圾邮件过滤、信用评估、医学诊断等领域有广泛的应用。
第五章：聚类算法聚类算法是一种无监督学习的方法，它通过将相似的对象归为一类，将不相似的对象分离开来。
聚类算法可以对数据进行自动分组，发现数据中的隐藏模式。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
聚类算法在市场细分、社交网络分析、图像分割等领域有广泛的应用。
第六章：预测模型预测模型是一种数据挖掘算法，它可以根据历史数据和已知规律来进行未来事件的预测。
常见的预测模型包括线性回归、逻辑回归、神经网络等。
预测模型在金融风险预测、股票走势预测、天气预报等领域有广泛的应用。
第七章：评估与验证在应用数据挖掘算法时，评估和验证是非常重要的步骤，用于判断算法的性能和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等，在验证过程中通常采用交叉验证、留出法等方法。
数据挖掘技巧实战指南
数据挖掘技巧实战指南数据挖掘作为一项重要的技术手段，在当前信息爆炸时代扮演着关键的角色。
通过对大量数据的分析，数据挖掘技术可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，帮助我们做出更准确的决策。
本文将为您介绍一些实用的数据挖掘技巧，希望能给您在实战中提供一些指导。
一、数据预处理在进行数据挖掘之前，首要的任务就是对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗不完整、含有噪声或者不一致的数据，并对缺失的数据进行填充。
以下是一些常用的数据预处理技巧：1. 数据清洗：通过去除重复数据、处理异常值和噪声，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，构建一个完整的数据集。
3. 数据变换：对数据进行压缩、规范化、离散化等处理，以适应数据挖掘算法的需求。
4. 数据归约：使用抽样或者规约技术减少数据量，提高数据挖掘的效率。
二、特征选择在数据挖掘中，特征选择是非常重要的一步。
通过选择合适的特征，可以提高数据挖掘模型的准确性和可解释性。
下面是一些常用的特征选择技巧：1. 过滤型选择：基于统计方法，对各个特征进行评估和排序，选择排名靠前的特征作为输入。
2. 封装型选择：通过构建模型，并通过模型的性能指标来评估特征的重要性。
3. 嵌入型选择：在机器学习算法中，通过优化算法的方式自动选择最优的特征子集。
三、模型构建与评估在进行数据挖掘的实战过程中，模型的选择和评估是关键的环节。
下面介绍一些常用的数据挖掘模型以及如何进行模型评估：1. 决策树：通过从数据中学习一系列的规则来构建决策树模型。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值。
2. 支持向量机：通过寻找最大间隔超平面来进行分类或回归任务。
常用的评估指标包括精确度、召回率和F1值。
3. 随机森林：通过集合多个决策树来进行分类或回归任务。
常用的评估指标包括准确率、召回率和AUC值。
4. 神经网络：通过多层神经元的连接来进行分类或回归任务。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值。
数据挖掘的实战案例
数据挖掘的实战案例在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成并存储在各个领域。
这些数据中蕴含着宝贵的信息，如果能够有效地挖掘出来，将会为企业决策、市场分析、产品改进等方面带来巨大的价值。
数据挖掘作为一种从大规模数据集中提取知识和信息的技术，逐渐被应用于现实生活中的各个领域。
本文将以几个实际案例来介绍数据挖掘的应用。
案例一：金融领域的客户分类随着金融行业的快速发展，银行等金融机构积累了大量的客户数据。
如何利用这些数据来提高客户服务水平和投资策略成为一个亟待解决的问题。
通过数据挖掘技术，可以对客户进行分类，以便更好地了解客户需求和风险承受能力。
在这个案例中，我们可以将客户数据进行聚类分析，找出不同群体的共同特征，并针对性地开展营销活动。
案例二：电子商务领域的用户购买行为分析在电子商务平台上，用户的购买行为是一项重要的研究对象。
通过对用户购买历史、浏览记录等数据进行挖掘，可以揭示用户的偏好、购买动机等信息。
例如，通过关联规则挖掘，我们可以发现购买某一产品的用户可能还会购买另外一类产品，从而可以有针对性地进行销售推荐。
通过购买行为分析，电商企业可以提高销售额和客户满意度。
案例三：医疗领域的疾病诊断医疗领域是一个充满挑战和机遇的领域。
数据挖掘在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高精准医疗水平。
通过对患者的病例、病史和检查数据进行分析，可以建立诊断模型，辅助医生做出准确的诊断。
此外，数据挖掘还可以对大规模医学数据库进行分析，发现疾病的发生规律和可能的风险因素，为疾病预防和公共卫生政策制定提供科学依据。
案例四：交通领域的交通流预测交通拥堵是许多城市面临的一个普遍问题。
通过对交通数据进行挖掘和分析，可以准确预测交通流量，并制定合理的交通管理策略。
例如，通过分析历史交通数据和天气数据，可以建立交通流量预测模型，预测未来某一时段某个交通路段的流量，从而合理安排交通管制和调度。
综上所述，数据挖掘在各个领域的实际应用案例丰富多样。
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如果我们对模型 的测试结果满意， 就可以用此模型 对以后的进行预 测；如果我们测 试结果不满意， 我们可以优化模 型。
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数据挖掘项目实战
实战演练
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提出问题
Titanic: Machine Learning from Disaster
我们研究的问题是： 什么样的人在泰坦尼克号中更 容易存活？
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理解数据
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数据清洗
• 字符串类型缺失值处理 • 数据类型缺失值处理
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特征工程
• 什么是特征工程？ • 特征工程就是最大限度地从原始数据中提取特征以供机器
学习算法和模型使用 • Feature Engineering is manually designing
what the input x’s should be.
标签数量有多少？ 数据的分布情况
维度有多少？
等。为了更好体
存在数据不平衡 现数据分布情况，
问题吗？
数据可视化是一
…
个不错方法。
如存在缺失数 据、数据不规 范、数据分布 不均衡、存在 奇异数据、有 很多非数值数 据、存在很多 无关或不重要 的数据等等。
因此在实际选 择时，一般会 选用几种不同 方法来训练模 型，然后比较 它们的性能， 从中选择最优 的这个。
面数据总数是295，缺 失了1309295=1014，缺失率 =1014/1309=77.5% • 为后续数据清洗指明方 向
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数据清洗
• 数据清洗
– 发现并纠正数据文件中可识别的错误的 最后一道程序，包括检查数据一致性， 处理无效值和缺失值等。
• 选择研究问题需要的数据 • 方便数据分析 • 缺失数据进一步处理 • 方便数据计算 • 发现更多有价值的信息 • 异常值处理使其符合定义范围
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特征工程
客舱号
家庭类别
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特征工程
• 特征选择 feature Selection
– 单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征 – 方法：Principal Component Analysis(主成分分析)、
Singular Value Decomposition(奇异值分解) 、 Sammon's Mapping(Sammon映射)
• 比赛类型：
– 传统Business – 图像识别AI
• 相关教程：
– Code: R, Python – Data analysis and visualization – Statistics
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背景介绍
应用层
搜索
无人驾驶
...
技术层 基础层
机器学习算法
云计算
大数据
购物数据
交通数据
...
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数据挖掘项目实战
数据不均衡问题 • 如何解决？
– 让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权 – 采样：上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling） – 数据合成方法：SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN – 加权 – 一分类（正负样本极不平衡的场景）：One-class SVM
变了原来的特征空间； – 特征选择：是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。
• 如何选择？
– 在正负样本都足够多且比例不是特别悬殊的情况下，考虑采样或者加权的方法 – 在正负样本都非常之少的情况下，采用数据合成的方式 – 在负样本足够多，正样本非常之少且比例及其悬殊的情况下，考虑一分类方法
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理解数据Байду номын сангаас
有监督、不存在数据不平衡问题 12
理解数据
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理解数据
• 有4列数据有缺失值 • 船舱号（Cabin）里
• 1.Find a competition • For learning • For prizes and points
• 2.Build your model
• 3.Submit your entry
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背景介绍
• Kaggle网址：https:// • 入门比赛：
– Getting Started – Playground
总体思路
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总体思路
1 提出问题
2 理解数据
3 数据清洗
4 构建模型
5 模型评估
6 方案实施
有监督学习问题， 对数据、需求或
还是无监督问题？ 目标进行分析，
如果是有监督学 进行一些必要的
习，那么是分类 探索，如了解数
问题还是回归问 据的大致结构、
题？
数据量、各特征
如果是有监督学 的统计信息、整
习，需要处理的 个数据质量情况、
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特征工程
特征工程处理方法
原始数据 数据预处理
特征表达 特征选择& 特征提取 构建模型
• One-hot编码 – 发现并纠正数据文件 中可识别的错误的最 后一道程序，包括检 查数据一致性，处理 无效值和缺失值等。
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特征工程
分类数据特征表达：性别
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特征工程
登船港口
客舱等级
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特征工程
姓名
• 特征提取 feature extraction
– 从一个维度空间映射到另一个维度空间，本质上是降维 – 方法：Chi-squared test(卡方检验)、information gain(信
息增益)、 correlation coefficient scores(相关系数)
• 相同点和不同点
– 效果相同：减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目 – 特征提取：通过属性间的关系，如组合不同的属性得新的属性，改
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数据挖掘项目实战
背景简介
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背景简介
什么是kaggle？
Google： Kaggle is a platform for predictive modelling and analytics competitions in which statisticians and data miners compete to produce the best models for predicting and describing the datasets uploaded by companies and users.
The namBeeoijfintgheFoDreepsat rStmtuedniot 北京理工大学信息系统及安全对抗实部验门中名心称
数据挖掘项目实战
Titanic: Machine Learning from Disaster 郝靖伟 硕士研究生
2018年05月01日
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内容提要
• 背景简介 • 总体思路 • 实战演练 • 参考文献