近来数据记录和规模属性都在急剧增长,由于大多数数据挖掘算法都是直接逐列处理数据,因此导致算法越来越慢。为了保证减少数据列数的同时,丢失的数据信息尽可能少, 数据降维处理算法应运而生。 一、降维的 ...
2020-07-09数据标准化(normalization)是一个常用的数据预处理操作,就是对原始各项指标数据按比例进行缩放,将数据的单位限制去除,转化为无规模、无量纲的纯数值,减少规模、特征、分布差异等对模型的影响,以便于不同单位 ...
2020-07-09今天是2020年7月8日,高考第二天,小编祝各位考生超常发挥,取得好成绩。 对很多人来说,高考都是人生的一次重要转折,但小编觉得,其实应该是高考+志愿填报,才是真正的人生转折点。 高考 ...
2020-07-09目前数据分析行业大火,人人都想学习数据分析,但是是应该把数据分析当成一种工具呢?还是一种职业? 其实小编是比较倾向于:数据分析是一种技能的,下面具体解释一下。 我们先来看一下数据分析的定义: ...
2020-07-08集成算法(Emseble Learning)是构建多个学习器,然后通过一定策略将这些学习器组合起来,让它们来完成学习任务的,通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。 常见的集成算法模型有:Bagging、Boosting、Stack ...
2020-07-08过拟合(over-fitting)是指机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。也就是referstoa模型对于训练数据拟合程度过高的情况。 通过学习曲线来理解 ...
2020-07-08一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题,简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...
2020-07-08Kmeans算法属于无监督学习的一种聚类算法,这种算法的目的为:在数据所属类别及类别数量不明确的前提下,依据数据自身的特点对数据进行聚类。聚类过程中,对于类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类 ...
2020-07-08最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate), 简称为MAP。在贝叶斯统计学中,最大后验估计是通过利用经验数据获得对未观测量的点态估计。 与极大似然估计类似,不同的是,在似然函数后面多乘了一 ...
2020-07-08矩阵特征值与特征向量在机器学习算法中经常会用到,每次出现都有着其独特的意义,如果不能深入理解特征值和特征向量两个概念,对我们机器学习的实际应用会有很大影响。小编今天整理了特征值和特征向量的概念计算以 ...
2020-07-08召回率(Recall),也被称为 查全率,或者True Positive Rate,R= TP/(TP+FN) ; 反映了所有真正为正例的样本中被分类器判定出来为正例的比例。 精度,或者叫做精确率(precision):P = TP/(TP+FP);反映了被分类器 ...
2020-07-08混淆矩阵(confusion matrix),又被叫做错误矩阵(error matrix)。矩阵的每一列代表分类器对于样本的类别预测,矩阵的每一行代表版本所属的真实类别。 ’混淆矩阵‘这个名字来源于,它能够很容易的看到机器学习是 ...
2020-07-08数据挖掘(data mining,简称DM),是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。在python对数据的处理方式中,数据挖掘和数据分析是两个重要的方式,目 ...
2020-07-07anaconda是一个用于科学计算的python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。anaconda利用工具/命令conda来进行 ...
2020-07-07“数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程,它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器 ...
2020-07-07假设检验是根据一定的假设条件,由样本推断总体的一种方法。 假设检验问题是统计推断中的一类重要问题,在总体的分布函数完全未知或只知其形式,不知其参数的情况,为了推断总体的某些未知特性,提出某些关于总 ...
2020-07-07重复值处理是python数据清洗过程中的重要步骤,小编今天给大家整理了重复值检测及重复值处理的方法,希望对大家有所帮助。 python重复值处理的常用方法是删除,用duplicates(subset,keep,inplace)方法对进行重 ...
2020-07-07数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的,表面上看,数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大,越需要各种不同种类的存储。最终,所有的企业数据都可以被认为是大数据,但并不是 ...
2020-07-07虚拟机是什么?这可能对于没有一定计算机基础的小伙伴很难理解。虚拟机就是虚拟的年脑?其实这样理解也不错。虚拟机是在虚拟硬件上运行的虚拟操作系统(或应用程序环境,如JVM),它的硬盘是在一个文件中虚拟出来的, ...
2020-07-07Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,对那种对几个记录随机读写的在线事务处 ...
2020-07-07在现代数据驱动的世界中,数据挖掘和数据分析已经成为了许多行业的重要工具。尽管这两个概念经常被人混淆,但它们各自有着独特 ...
2024-09-07作为数据分析领域的一个重要工具,SPSS 在统计分析中广泛应用。无论是学术研究、商业分析,还是医疗、金融领域的数据处理,SPS ...
2024-09-07作为数据分析领域的一个重要工具,SPSS 在统计分析中广泛应用。无论是学术研究、商业分析,还是医疗、金融领域的数据处理,SPS ...
2024-09-07作为一名数据分析从业者,我深知系统化的流程对于成功完成数据分析项目至关重要。尤其是对初学者而言,掌握正确的分析步骤不仅 ...
2024-09-07作为一名热爱数据分析的从业者,我时常回想起刚入行时的摸索历程。数据分析是一个既充满挑战又激动人心的领域,尤其对于初学者 ...
2024-09-07信息管理与信息系统专业的学生在就业市场上具有广阔的前景。随着信息技术的不断发展和数字化转型的加速,对于既懂技术又懂管理 ...
2024-09-06商务数据分析与应用专业的学生考取CDA(Certified Data Analyst)证书对于提升就业竞争力是有帮助的。CDA证书是一套科学化、专 ...
2024-09-06首先,在众多的职业认证中,CDA(Certified Digital Analyst)数字化人才认证逐渐成为统计学专业学生的首选。该认证不仅能够提 ...
2024-09-06统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分:政府部门(统计局等),银行、保险公司、证券公司等金融部门,市场调查公司、咨询 ...
2024-09-06统计学,作为一种基于数据分析的方法论科学,在当前信息化、数据化的社会中愈发重要。在各种行业中,无论是金融业、制造业、医 ...
2024-09-06第 1 章 引言 随着信息技术的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)迅速成为全球科技创新的焦 ...
2024-09-06信息管理与信息系统专业作为现代信息化社会中的一门重要学科,其毕业生在市场中的就业情况备受关注。随着信息技术的快速发展, ...
2024-09-06在当前信息时代,数据的爆炸式增长已经成为不可忽视的事实。随着大数据、云计算和人工智能等技术的迅速发展,数据分析在各行各 ...
2024-09-06随着数据科学和机器学习技术在各行各业中的广泛应用,数据分析师这一职业逐渐成为推动经济和技术 ...
2024-09-06随着数字技术的迅猛发展,数字经济已成为推动全球经济增长的重要动力。各行各业正在加速数字化转型,涌现出大量与数字经济相关 ...
2024-09-06在当今数字化时代,拥有相应的专业证书不仅是求职竞争中的利器,更是个人职业发展的一大助力。CDA(Certified Digital Associa ...
2024-09-06随着科技的迅猛发展,数字经济已经逐渐成为各国经济增长的重要引擎,涉及的领域和行业瞬息万变。从传统 ...
2024-09-06在如今的数据驱动世界里,商业数据分析师的角色愈发重要。我常与新手分享这样一个故事:当我第一次作为数据分析师进入职场时, ...
2024-09-06在当今数字化时代,数据已成为推动企业发展的新动力。特别是在商务领域,数据分析的能力不仅影响着企业的决策,更关系到其竞争 ...
2024-09-06在当前数字化转型浪潮中,BI(商业智能)数据分析已成为推动企业决策和提升效率的重要手段。作为数据分析从业者,我常常通过BI ...
2024-09-06