前面跟大家介绍了RNN与CNN,下面小编简单跟大家介绍一下DNN-深度神经网络。 深度神经网络DNN,全称Deep Neural Networks,是深度学习的基础。与循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN的最大区别就是:DNN特指全连接 ...
2020-07-14python具有强大的可视化功能,能够绘制出许多效果酷炫的图表,小编今天跟大家分享的是:如何用python绘制折线图。 以下文章转载于大数据DT微信公众号。 作者:屈希峰,资深Python工程师,知乎多个专栏作者 ...
2020-07-14tensorFlow是机器学习中应用最广泛,最受欢迎的算法库之一。Tensorflow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,Google几乎在所有应用程序中都使用tensorFlow来实现机器学习。 下面小编整理了tensorF ...
2020-07-14PyTorch是什么?单从字面上,我们就能很容易看出来,与Python和Torch有关。PyTorch是使用Python作为编程语言,可以说是Torch的Python版,是由Torch7团队开发的,一种开源的神经网络框架,专门用于 GPU 加速的深度神 ...
2020-07-14半监督学习(SSL),全称Semi-Supervised Learning,类属于机器学习(Machine Learning,ML)。在只有少量标记样本,大部分样本都是无标记的情况下,可以使用半监督学习方法,根据无标记样本与标记样本间的相似度、以及 ...
2020-07-14层次聚类,即Hierarchical Clustering,是一种聚类算法,通过对不同类别数据点间的相似度的计算,从而创建一棵有层次的嵌套聚类树。 一、层次聚类算法原理 在聚类树中,树的最底层是不同类别的原始数据点, ...
2020-07-14在数据分析过程中,我们会用到各种各样的数据模型。但有些模型并不是完美的,存在者各种各样的缺点,置之不理很可能会影响最终的数据分析结果。这也就意味着,我们需要让模型最优化。通过模型优化,训练出更好的模 ...
2020-07-13小编今天给大家带来的是,SQL基本语句中的条件语句查询WHERE,希望对大家学习和使用SQL有帮助。 where后面支持多种运算符,进行条件的处理 WHERE用于条件过滤记录,也就是将访问数据进行条件处理,缩小到一 ...
2020-07-13作者:肖冠宇 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 内容摘编自《企业大数据处理:Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》 导读:Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎,具 ...
2020-07-13RNN(循环神经网络),和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念,下面小编整理了RNN和CNN的一些区别,希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多,而RNN被用于语言处理多一些 ...
2020-07-13LSTM全称为:long short term memory,也叫作长短期记忆人工神经网络,本质上是一种时间循环神经网络。LSTM是为了解决一般的RNN长期依赖问题而被专门设计出来的。所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。 ...
2020-07-13Caffe是深度学习框架中经常遇到的,那么到底Caffe是什么?我们又应该怎样理解呢?下面,小编对于Caffe做了一个简单的介绍,希望对大家有所帮助。 一、Caffe基本概念 Caffe全称为:Convolutional Architecture ...
2020-07-13来源:接地气学堂微信公众号 作者:接地气的陈老师 分享一个B2B用户画像的做法。网上流传的资料大多是B2C相关的,导致在B2B企业的同学很困惑:”老师,说是RFM模型,可我们的客户都是n久没有一张单,一张订 ...
2020-07-13前馈神经网络可以算是所有的神经网络中最简单,最容易,但也是最有效的一个。但对于刚刚入门的小白来说,难度还是比较大的。到底前馈神经网络是如何实现的,下面就和小编一起来看推到过程吧。 如上图中所 ...
2020-07-13NLP(Natural Language Processing)自然语言处理是数据科学领域的一个非常重要的分支,它包含了,以一种高效的方式去分析,理解并从文本中提取信息等重要过程,终极目标是让计算机拥有自然语言处理交际能力。通过利 ...
2020-07-13Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一个深度学习框架,其设计源于Torch,编程语言用 Python ,是一个功能强大、内容抽象,高度模块化的神经网络库,能够支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已经将keras合并到了 ...
2020-07-13K-means是最常用、最简单的一种聚类算法。k-means聚类,就是将原始数据所含的类数事先给出来,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 一、K-means聚类算法原理 在聚类问题中,给我们的训练样本是.每个.没 ...
2020-07-13作者:Alex Castrounis 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 内容摘编自《AI战略:更好的人类体验与企业成功框架》 导读:本文讨论与人工智能相关的概念和技术,包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还 ...
2020-07-10感知机(Perceptron)或者叫做感知器,是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络,是机器学习领域最基础的模型,被誉为机器学习的敲门砖。 ...
2020-07-10Z-Score是数据标准化处理的一种常用方法,通过Z-Score,可以将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值,并进行比较。 (1)Z-score定义 根据图可以看出,Z-score的数据分布满足“正态分布”(N(0.1)) ...
2020-07-10数据分析师的工作强度确实较大,尤其在某些公司和行业中。数据分析工作通常需要花费大量时间和精力进行数据清洗、数据挖掘和数据 ...
2024-09-16在当今数据爆炸的时代,数据运营已经成为企业不可或缺的一部分。数据运营是指通过数据分析、挖掘和应用,为企业提供决策支持和业 ...
2024-09-16随着全球人口的老龄化趋势不断加剧,多个行业正在经历显著的转变。这些行业不仅适应了老年人口的需求,还在不断创新,以提供更好 ...
2024-09-15在27岁的年纪决定转行,尤其是零基础的情况下,选择一个有良好就业前景的行业是至关重要的。未来五年内,有几个领域将迎来显著的 ...
2024-09-15大数据应用国内外经典案例 大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长,各行各业均 ...
2024-09-14Excel数据透视表是一个非常有用的工具,它可以帮助用户快速汇总和分析大量数据。在数据透视表中,用户可以通过拖拽字段到不同 ...
2024-09-14数据科学与大数据技术专业是一门交叉学科,涵盖了统计学、数学和计算机科学等多个领域。这个专业不仅需要扎实的理论基础,还需要 ...
2024-09-14在互联网和科技行业中,数据分析师的日常工作中会遇到一些独特的挑战和机遇: 挑战: 1. 数据量的 ...
2024-09-14工商管理专业的毕业生从事数据分析师行业的现状是充满机遇和挑战的。随着大数据和数字化转型的快速发展,数据分析师的需求在各行 ...
2024-09-14数据分析师并不是所谓的“青春饭”。根据多方面的证据,数据分析师的职业寿命较长,并且随着经验的积累,其价值会逐渐增加。让 ...
2024-09-14项目经理在数字化转型咨询领域提升技术理解能力,可以通过以下几个策略: 1. 理解技术基础:首先需要了 ...
2024-09-14在数字化转型咨询领域,CDA证书持有者在项目管理方面可能会遇到以下挑战: 1. 目标不明确与变更频繁:数字化转型 ...
2024-09-14数字化转型是指利用数字技术对企业、组织或整个行业的业务流程、商业模式、组织文化等各个方面进行深度变革的过程。 从业务流 ...
2024-09-14持有CDA证书的国际经济与贸易专业毕业生可以考虑以下几个有前途的行业: 1. 金融行业:金融行业对数据分析的需求日益增长,CDA ...
2024-09-14CDA数据分析师等级认证考试 (Certified Data Analyst Certificate) 新规范,发挥着 ...
2024-09-14数据挖掘已经成为现代商业和科技领域中不可或缺的一部分。它不仅帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,还为决策提供了有力的支 ...
2024-09-14数字经济是继农业经济和工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键生产要素,以现代信息网络为主要载体,通过信息通信技术 ...
2024-09-14在数据分析领域,35岁往往被视为职业生涯的一个重要转折点。对于许多数据分析师来说,这是一个反思和重新规划职业路径的时机。 ...
2024-09-14某电脑厂商有A、B、C三类品牌产品,描述A\B\C三类品牌产品的不同性能差异应使用 A. 散点图 B.&nbs ...
2024-09-14描述某电视厂商不同产品销售额与总销售额间的占比关系时使用了饼图,其中饼图的数据标签使用恰当的是 A. &n ...
2024-09-14