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数据分析师专栏中的机器学习部分，提供了补充的数据文件。

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简介：
该博客专栏的数据分析师板块，机器学习部分的补充资料文件中存在一些缺失的文档，如果您发现有需要补充的内容，欢迎通过私信告知博主。

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  • 博客中的数据分析师专栏——机器学习部分的附加数据文件
    优质
    本专栏为博客中《数据分析师》系列文章的机器学习板块提供补充资料和数据文件，旨在辅助读者深入理解和实践机器学习技术。 博客中的数据分析师专栏，机器学习部分的补充数据文件如果有缺失，可以直接私信博主获取补充。
     
  • 机器学习源代码——数据分析师专栏
    优质
    本专栏专注于分享和解析机器学习领域的源代码，旨在帮助数据分析师深入理解算法原理与实践应用，提升数据分析能力和模型构建技巧。 在博客的评论区经常有人询问源代码的需求，这里上传了源代码供学习参考。对于数据资源，请参见“数据分析师专栏”中的机器学习补充数据部分。希望大家努力学习，共同进步。
     
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    优质
    本资源探讨在机器学习和数据科学中广泛使用的CSV格式的数据集，如著名的泰坦尼克号生存预测(titanic_train.csv)及美国失业率(UNRATE.csv)数据集的分析方法。 train.csv, UNRATE.csv, LogiReg_data.txt, creditcard.csv, fandango_score_comparison.csv 和 big.txt 这些文件包含了数据集和文本资料。
     
  • UCI机器学习数据库中的部分数据集（iris、wine、glass）
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    本简介涵盖UCI机器学习库中三个经典数据集：鸢尾花(Iris)、葡萄酒(Wine)和玻璃(Glass)，适用于分类任务，广泛应用于机器学习算法测试与验证。 适用于聚类和分类测试的数据集。
     
  • 数据工程师的大数据分析部署.docx
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  • 中文数据分析中的机器学习与停用词处理
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    本文章探讨了在中文数据环境中应用机器学习技术的方法及挑战，并深入研究如何有效处理停用词以提高文本分析精度。 中文停用词在进行词频统计或分词处理时非常有用，可以去除无意义的词汇：的一、不在、人有、是为、以于、怎么、任何、连同、开外、再有哪些甚至于又及当然就是遵照以来赖以否则。
     
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  • SPSS数据分析全书之数据文件部分
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  • 关于iris数据集的机器学习分析
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    本研究运用多种机器学习算法对Iris数据集进行分类分析，旨在探索不同模型在识别鸢尾花种类上的准确性和效率。 使用机器学习进行iris数据集的分析可以提供对不同鸢尾花种类的有效分类方法。通过应用各种算法如决策树、支持向量机或神经网络，我们可以训练模型来识别花瓣与萼片尺寸之间的模式，并据此准确预测新的样本属于哪一类鸢尾花。这不仅有助于理解机器学习的基本原理，也展示了数据预处理和特征选择的重要性在提高模型性能中的作用。
     
  • IRIS数据集的聚类分析（机器学习）
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    简介：本文通过运用不同的机器学习算法对经典的IRIS数据集进行深入的聚类分析，旨在探索最优分类模型和参数设置。 鸢尾花IRIS数据集的聚类分析是一种常见的机器学习任务，用于研究不同种类鸢尾花之间的分组特征。通过应用不同的算法和技术，可以有效地识别出这些花朵在形态上的相似性和差异性。这种数据分析不仅有助于深入理解植物分类学的基本原理，还为其他领域的模式识别和数据分析提供了有价值的参考方法。