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你可以参考如下案例: ## example 1: creating transactions form a list a_list <- list(       c("a","b","c"), ...

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同学,你可以按规则合并一些类别,使得各变量的类别数量合适,再转换为哑变量进行处理。如果使用纯数学的方法,就是邹老师讲的降维,提取主要信息。如果脱离数据本身,而强依赖算法,个人觉得不是好的解决方法,对业务的理解和判断也是很重要的,要想模型取得不错的效果,对特征的...

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同学,聚类算法的核心是计算距离,针对类别属性,首先要进行数值量化 (1)如果是有序类别,比如”低“,”中",“高“,可以根据业务理解将其量化为1,2,3,如此类推,需要注意的是,这里的数值是不是越大越好,应与业务逻辑一致 (2)如果是无序类别,可以使...

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同学,你所说的问题,其实是常见的预测类问题。这里有两个层面: (1)实时建模预测,直接使用实时获取的数据,更新模型参数,并预测。这个比较经典的就是卡尔曼滤波算法,你可以参考我本月出版的新书《R语言预测实战》,其中有很详细的手动实现,还有配套案例。 (2)实时预...

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同学,你的问题在我这里都是正常的 [attach]4405[/attach]  

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