Machine Learning

缺失值的处理

缺失值处理有时候甚至比机器学习模型本身更重要,因为数据质量决定了预测精度上限,而模型只是去逼近这个上限。但是Missing Data Imputation是个很大的问题,具体情况具体分析,很难一概而论。

这里涉及行业背景;特征间的关系;数据缺失的原因(随机缺失;非随机缺失;完全随机缺失,即只有一部分是可以通过统计方法处理的,另一些只能靠重新采集数据);缺失值处理方法(少的话直接删掉,或者简单填充,连续数用均值,离散数用众数,也可以建模用统计或机器学习方法填充,也可以不用管,有的模型如XGBoost会自动处理缺失值,对流数据处理方法又有不同);还有其他诸多因素。

深度学习工作站搭建记录 - 1/3 硬件篇

折腾了大半个月搞丹炉,再也不怕笔记本哪天烧了。读书和实习期间经常搬家,一直是用笔记本跑程序,也用过AWS和Google Cloud搞过几个小项目。这么将就了几年,终于醒悟还是需要一个台式机提高工作效率。加上云计算越来越贵,服务器不够稳定,跑跑小demo讲真还是装个台式机经济实惠。