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在Experiment1的基础上实现最基本的Ranked retrieval model Input ：a query (like Ron Weasley birthday) Output : Return the top K (e.g., K = 100) relevant tweets. Use SMART notation: lnc.ltn Document: logarithmic tf (l as first character), no idf and cosine normalization Query: logarithmic tf (l in leftmost column), idf (t in second column), no norma
本文是一个系列文章的第二部分，本文将用股票数据进行时间序列分析为例，对时间分析的方法、过程，进行详细阐述。 在文章第一部分种：【数据挖掘】时间序列模型处理（一）_无水先生的博客-CSDN博客 我们将使用新德国基金（GF）的历
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数据来自Kaggle的Give Me Some Credit，有15万条的样本数据，网上的分析说明有很多，本人结合其他大佬的方法，对数据进行细致的分析，主要分析在EDA环节，之后尝试使用toad这个评分卡的库，以及使用quct结合卡方检验分箱的方法，使用AUC和KS，结合交叉验证对比分析哪个效果更好
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进入21世纪，生命科学特别是基因科技已经广泛而且深刻影响到每个人的健康生活，于此同时，科学家们借助基因科技史无前例的用一种全新的视角解读生命和探究疾病本质。人工智能（AI）能够处理分析海量医疗健康数据，通过认知分析获取洞察，服务于政府、健康医疗机构
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【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等） note：项目链接以及码源见文末 了解赛题 赛题概况 数据概况 预测指标 分析赛题 数据读取pandas 分类指标评价计算示例 回归指标评价计算示例 EDA探索 载入各种数据科学以
