前面小编给大家简单介绍过拟合和欠拟合时,提到了一个概念:学习曲线,我们通过学习曲线能够很清晰的判别出模型现在说出的状态是欠拟合还是过拟合,下面小编具体整理了学习曲线的相关内容,希望对大家有所帮助。 ...
2020-07-09KNN的全称是K-Nearest Neighbors,具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类,也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...
2020-07-09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数据分析的前景无疑非常广阔,随着技术的发展以及各行业对数据的需求激增,越来越多的企业和组织意识到数据分析的重要性。本篇文 ...
2024-09-18撰写一份高质量的数据分析报告是每个数据分析师需要掌握的核心技能。无论是为公司决策层提供支持,还是为技术团队提供指导,一份 ...
2024-09-18大数据领域的就业前景非常广阔,随着技术的不断发展和应用范围的扩大,相关岗位的需求量也在不断增加。根据多方面的证据,我们可 ...
2024-09-18大数据专业是一个多学科交叉领域,主要研究数据的收集、存储、管理、分析和应用。该专业的学生将学习如何利用大数据技术来 ...
2024-09-18人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似 ...
2024-09-18在数据分析领域,35岁常被视为一个职业发展的关键节点。随着年龄的增长,数据分析师可能会面临职业瓶颈或者寻找新的职业方向。本 ...
2024-09-18对于想要成为数据分析师的人来说,有许多在线课程和资源可以帮助他们起步和提升技能。以下是一些推荐的在线课程和资源: &n ...
2024-09-18数据分析师是一个适合对数据分析感兴趣、具有较强逻辑思维能力、并愿意在数据领域发展的人士的职业。无论是计算机、统计学、数学 ...
2024-09-18数据分析师在大数据行业中的日常工作内容通常包括以下几个方面: 1. 数据收集:数据分析师需要从各种内 ...
2024-09-18在现代金融机构中,数据分析岗位扮演着至关重要的角色。银行通过数据分析来获取洞察、优化业务流程、提升客户体验,并作出更加精 ...
2024-09-18作者:CDA持证人居喻 一、瑞幸从数字造假到逆袭翻盘 8月《黑神话:悟空》受到了包括央媒在内的广泛肯定,显示出中国数字经济和 ...
2024-09-18大数据管理与应用就业方向及前景 大数据行业的职业发展路径多样,可以根据个人的兴趣、技能和职 ...
2024-09-18女生做金融分析师是一个充满挑战和机遇的职业选择。随着社会观念的变革和性别平等意识的提升,越来越多的女性开始在金融领域崭露 ...
2024-09-18大数据培训班毕业后的就业前景是非常广阔的。随着大数据技术在各行各业的广泛应用,对于大数据专业人才的需求日益增长。大数据专 ...
2024-09-18CDA数据分析师认证考试内容根据不同等级有所差异,以下是各等级的考试内容概览: 1. **CDA LEVEL I**(业务数据分析师): &nbs ...
2024-09-18数据分析师的报考条件根据不同的认证机构和证书等级会有所不同。以下是一些常见的数据分析师认证及其报考条件的概述: ...
2024-09-18随着信息技术的飞速发展,大数据已成为推动社会进步和产业升级的重要力量。大数据管理与应用作为新兴领域,不仅为企业提供了前 ...
2024-09-18数据分析是一项涉及数据收集、处理、分析和呈现的复杂过程,对于新手来说,入门需要掌握一系列基础知识和技能。以下是一份详细的 ...
2024-09-18在当今这个数据驱动的时代,统计学作为数据分析的核心基础学科之一,正以前所未有的速度融合并影响着各行各业的发展。对于有志 ...
2024-09-18Python作为一种强大且易学的编程语言,广泛应用于数据分析、人工智能(AI)开发等多个领域。本文将详细介绍Python在这些领域的应 ...
2024-09-18