《深入解析SAS:数据处理、分析优化与商业应用》是国内市场目前一本由SAS公司在中国的员工创作、全面系统地剖析SAS技术的著作。作者团队结合自身实际工作的经验体会和大量生动的实践案例，通俗易懂、循序渐进地对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全方位的介绍、总结与分享，帮助读者深刻领会和掌握使用SAS进行数据挖掘与优化的专业知识，同时培养读者运用这些专业知识解决商业问题和实施商业项目的能力。
2022-05-06 11:48:10
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数据处理以及超参数的理解
首先我们需要了解到，我们在进行机器学习的过程中寻求的不是让训练处的在现有的数据集上达到最佳，而是我们需要让其在真实环境中达到最佳的效果。在上一节中我们将全部的数据集全部用于训练模型中，对于我们所训练出的模型无法知道其具体的准确度便投入真实环境使用，这样的做法极具风险性，而且我们也不推荐。
解决方案：机器学习最常用的解决方案便是实现测试集和训练集的相互分离（此方法仍具有局限性，后续会补充）。具体的操作方式是：将全部数据集的80%当做训练数据集，训练出来模型后我们通过另外20%的数据（称其为测试数据集）来验证所训练出来模型的准确度。
实现代码封装：
import nump
2022-05-06 10:01:34
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分布式光纤传感系统数据处理算法的研究与实现，苏旭峰，，基于马赫-泽德干涉仪结构的分布式光纤传感系统通过检测传感光纤上光信号相位的变化来实现传感光纤所覆盖区域内的安防保护。本文��
2022-05-05 20:20:50
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人工智能-机器学习-持续激励红外热波无损检测系统数据处理软件实现与应用.pdf
2022-05-03 21:05:57
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