sklearn分类算法 想学大数据开发，有什么好的学习机构？

想学大数据开发，有什么好的学习机构？

大数据有很多方向。这取决于你的兴趣、背景和职业发展计划。比如：大数据架构、大数据平台运维、大数据开发、大数据算法、大数据分析、大数据可视化、大数据业务分析等，具体可以在排队或请咖啡找大数据专家给你提建议。

数据可视化分析的作用与好处有哪些？

一个企业要发展壮大，需要在各个阶段做出各种重大决策。这些决策有的关系到企业的发展，有的则影响到企业的生存。当企业不再有数据分析支持时，往往凭经验判断。毕竟，个人经验是有限的。同时，企业也拥有大量的模糊数据，蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值，快速有效的数据分析已成为企业准确决策的重要组成部分。

数据视图（https://cloud.neusoft.com/pages/product/pDataViz）定位敏捷Bi，为业务人员提供自助数据探索和可视化分析服务。该平台提供了数据源的可视化访问、数据集的可视化定义、自助可视化分析工具和交互式故事板等功能。它旨在通过自助式的数据挖掘和可视化分析，帮助企业用户快速、准确地了解隐藏在数据背后的商业价值，从而使企业决策更加“循证”。

使用sklearn做文本分类，速度比较慢，有什么优化方法？

首先，我想你可以打印出每一步的时间，看看哪一步需要更多的时间，并尝试找到优化方法。让我先谈谈我想到的几点。

在sklearn的一些分类方法中，您还可以尝试在其参数中使用multi-process选项。

如果您的培训数据很大，请先尝试LSA、LDA和其他模型来降低维度。这两种方法在sklearn中也可用。

此外，在countvectorizer中，设置mintf和maxtf参数以避免过多的字。虽然这可能对速度影响很小，但可能会对结果产生影响。

如果你在处理中文文本，必须有一个好的停止词和字典。

暂时就这么多了。

体数据可视化的各种算法和技术的特点有哪些？

可视化是以人们易于理解的方式展示数据内涵的信息。图表、图像、图形、地图和视频都可以用作表示形式。

前端可视化有很多选择，如ecart、D3三.jsEcart和D3适合制作二维图表，如折线图和饼图，三.js适用于三维场景显示。

在许多情况下，数据具有空间属性，因此可以将图形和地图视为表示载体。在这方面有许多可用的库，例如传单、openlayers地图框.gl.js，铯等，活页和openlayers适合二维地图和可视化，地图框.gl.js铯适合于三维数据可视化。

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