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鐵人賽 影片教學 DAY 25

技術 [Day-25] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 資料清洗 ( data cleaning in R.Studio )

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鐵人賽 影片教學 DAY 21

技術 [Day-21] R語言 - 分群應用(二) 離群值偵測 - 下 ( detect outlier by clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力 訂閱點這裡~ 影片程式碼 # GMM、k-means++皆可 library(naniar) data(iris) any_na(...

鐵人賽 影片教學 DAY 20

技術 [Day-20] R語言 - 分群應用(二) 離群值偵測 - 上 ( detect outlier by clustering in R.Studio )

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 Day16 Numerical Data 2/2 reduce skewness 數值型特徵 2/2 去除偏態

在Day14的文章中我們討論到判讀資料的偏態,當資料中離群資料比例很高,或平均值沒有代表性時,便可考慮使用以下面幾種方式去除偏態: 對數去偏 - 使用自然對數...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 Day15 Numerical Data 1/2 replace N/A or outlier 數值型特徵 1/2 填補N/A與離群值

在Day04的文章中介紹了幾種常見可供替補N/A或離群值的數值,本日文章來實際操做,以Kaggle競賽Titanic: Machine Learning fro...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 Day04 Outlier and some Numpy. 離群值與Numpy操作

在蒐集資料的過程中,可能會因測量方法、人為疏失或實驗誤差等,導致所蒐集到的資料中出現個別值極度異於其它資料的值,即為離群值(Outlier);離群值可能導致分析...