异常值
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正交试验结果分析中异常值处理与稳健统计方法
正交试验设计是一种高效、快速、经济的试验设计方法，广泛应用于各个领域的科学研究和工程实践中。通过正交表安排试验，可以有效地减少试验次数，同时又能较全面地考察各因素及其交互作用对试验结果的影响。然而，在分析正交试验结果时，有时会发现某个因素...
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t-SNE在大规模数据集上的挑战与应对策略
引言 t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种强大的降维和可视化技术，它能将高维数据映射到低维空间（通常是二维或三维），同时尽可能保留数据点之间的局部关系。这使得我们能...
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数据集选择与异常值检测：如何处理不同类别的数据？
在处理数据时，不同类型的数据集合所需的异常值检测方法和技巧常常大相径庭。针对复合数据（如数值型和分类型混合）或单一数据类别（如纯数值型），选择合适的异常值检测方法至关重要。接下来，我们将探索在面对不同数据类型时，如何有效选择异常值检测手段...
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深入浅出NMF非负矩阵分解：数学原理、优化算法与Python实战
深入浅出NMF非负矩阵分解：数学原理、优化算法与Python实战 你是不是经常遇到数据降维、特征提取、主题模型这些概念？今天，咱们就来聊聊一个在这些领域都大放异彩的算法——NMF（Non-negative Matrix Factori...
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如何利用机器学习模型分析历史数据和行为模式预测潜在离职风险
引言 在人力资源管理领域，员工的稳定性直接影响企业的运营效率和成本控制。传统的离职预测方法往往依赖于主观判断和简单的数据分析，但随着机器学习技术的发展，我们可以通过更科学的方式预测潜在离职风险。本文将详细解析如何利用机器学习模型分析历...
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正交试验数据缺失、异常怎么办？别慌，这篇给你整明白！
欸，做正交试验的小伙伴们，你们有没有遇到过这种情况：兴冲冲地做完实验，结果一看数据，傻眼了，缺胳膊少腿的，要么就是冒出几个特别“扎眼”的数？别急，今天咱就来好好聊聊，正交试验中遇到数据缺失和异常值该咋办，保证让你的实验数据“漂漂亮亮”的！...
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FastICA、SOBI、JADE盲源分离算法对比及非线性函数影响分析
FastICA、SOBI、JADE盲源分离算法对比及非线性函数影响分析 你是不是也对“鸡尾酒会问题”感到头疼？在一群人同时说话的嘈杂环境中，如何准确分离出每个人说的话，一直是信号处理领域的难题。盲源分离（Blind Source Se...
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如何使用异常检测算法在数据分析中发现异常值？
异常检测是数据分析中的一个重要环节，目的是发现和分析数据中异常值或异常模式。异常值可以是错误、欺骗或意外事件的迹象，而异常模式可以表示数据中存在着未知的结构或关系。异常检测算法有多种，包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。 统计...
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文本聚类算法大比拼：K-means、层次聚类与DBSCAN，谁更胜一筹？
嘿，朋友们，大家好呀！我是数据小助手，今天我们来聊聊机器学习中一个超酷的领域——文本聚类。想象一下，海量的文本数据像一堆散乱的积木，而聚类算法就像一位魔术师，能够把这些积木按照不同的特性分门别类，让它们变得井然有序。今天，我们要比较三位“...
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FastICA算法处理脑电信号的优劣势及调参建议：面向生物医学工程师
FastICA 算法，全称快速独立成分分析（Fast Independent Component Analysis），是一种高效的盲源分离（Blind Source Separation, BSS）算法。它在脑电信号（EEG）处理领域应用...
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FastICA算法中非线性函数tanh、g和pow3的数学原理与适用场景
FastICA（Fast Independent Component Analysis，快速独立成分分析）是一种高效的盲源分离算法，用于从混合信号中分离出独立的源信号。其核心在于利用了非高斯性最大化原理，而这其中，非线性函数的选择至关重要...
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农业物联网平台传感器数据整合攻略：多源数据融合的秘密
农业物联网（IoT）平台的核心价值在于能够收集、处理和分析来自各种传感器的数据，为农业生产提供精准、实时的决策支持。然而，整合来自不同厂商、不同类型的传感器数据，却是一项充满挑战的任务。今天，咱们就来聊聊如何攻克这一难题，让你的农业物联网...
