正则表达式(Regular Expression)，计算机科学的一个概念，又叫做正规表示法或者常规表示法。 正则表达式描述了一种字符串匹配的模式，能够检查一个串中是不是含有某种子串、替换匹配的子串，将符合某个条件的子 ...
2020-07-10还记得那首火爆全网，根据沙漠骆驼改编的大胆神曲《释放自我》吗? 当时可谓掀起了巨浪，其歌词精炼，一针见血，令人印象最深刻的是“干活的累死累活，有成果那又如何，到头来干不过写PPT的”。 歌词 ...
2020-07-09作者：吴至文 郭叶军 宗炜 李鹏 赵娟 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》 导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习 ...
2020-07-091、Numpy NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能： a、N维数组 ...
2020-07-09计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”的学科。 简单来说，就是指利用摄影机和电脑等机器，来代替人眼对目标进行识别、跟踪以及测量等，并进一步对图形进行处理，使之成为更适合人眼观察或传送、检测的图像。 ...
2020-07-09
上采样（upsampling）或图像插值（interpolating）的主要目的是将源图像放大，从而能够更高分辨率的显示设备上显示。 上采样的原理： 上采样（upsampling），图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有 ...
2020-07-09
机器学习中，当原始数据的分类极不均衡，需要对不平衡数据进行处理，而下采样就是处理方法之一。简单来说就是从多数类中随机抽取样本从而减少多数类样本的数量，使数据达到平衡。 下采样，通常适用于 ...
2020-07-09
梯度提升决策树(GBDT)，全称为Gradient Boosting Decision Tree，是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，将所有树的结论累加起来，产出最终答案。 这也就意味着在GBDT中，CART决策树为基学习器，也就是每 ...
2020-07-09
前面我们了解了决策树的概念，现在来了解一下决策树剪枝。可能会有人问：为什么要剪枝?答案是：如果一棵决策树完全生长，那么这棵决策树所对应的每一个叶节点中只会包含一个样本，就很有可能面临过拟合问题，因此 ...
2020-07-09
决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于分类时叫做分类树，被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...
2020-07-09XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库，它有很好的学习效果，速度也非常快，与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有，X ...
2020-07-09用SQL语句添加字段并不难，下面小编整理了SQL添加和修改字段的基本命令，希望对各位小伙伴有所帮助。 增加字段： alter table 表名 add 字段名 type not null default 0 在指定位置插入新字段: alter ...
2020-07-09库： show databases;显示所有数据库 create database <数据库名> ;创建数据库 use <数据库名>;使用数据库 drop <数据库名> 直接删除数据库, 不提醒 show tables; 查看当前数据库中的表 desc na ...
2020-07-09
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。 ...
2020-07-09
KNN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数据分析工具推荐 数据分析工具的选择至关重要。不同工具适用于不同的需求和场景。以下是一些推荐的数据分析工具，根据您的需求 ...
2024-11-27选择适合您需求的数据分析工具 数据分析作为商业决策过程中的关键环节，工具的选择至关重要。不同的工具适用于不同的场景和需求 ...
2024-11-27数据架构文档的编写涉及多个方面，包括内容结构、编写原则和具体要求。遵循规范可以帮助团队更好地理解和管理数据架构，支持项目 ...
2024-11-27挑战与解决方案概述 在数字化时代，数据开放共享对于推动创新和发展至关重要。然而，这一进程面临诸多挑战。保护用户隐私、确保 ...
2024-11-27促进科学研究和创新 数据开放共享为研究人员提供更广泛的资源和合作机会，加速科学知识的发展。通过访问他人的数据集，验证研究 ...
2024-11-27数据组织与存储策略 数据模型是数据仓库和商业智能系统的核心，通过合理的数据组织和存储策略，确保高效、低成本、高质量地利用 ...
2024-11-27持续关注数据系统运行状态 - 数据设计与开发完成后，维护与优化工作成为至关重要的环节。这个过程需要持续且细致的关注，以确保 ...
2024-11-27数据服务未来的趋势 智能化和自动化: 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，数据服务领域正逐渐朝着更智能化和自动化的方向 ...
2024-11-27未来最有前景的行业主要集中在以下几个领域： 人工智能与机器学习：人工智能被认为是未来最具潜力的行业之一，其应用范围广泛 ...
2024-11-27根据多条证据，目前多个行业展现出良好的发展前景。以下是一些被认为具有最好发展前景的行业： 人工智能与机器学习：人工智能 ...
2024-11-27学习数据分析后，可以在多种类型的单位找到工作机会。这些单位包括但不限于： 政府机关：数据分析师在政府机构中扮演重要角色 ...
2024-11-27必备的职业技能 统计学基础 - 理解概率、假设检验、回归分析等统计概念。 - 运用统计方法对数据进行分析和解读。 编程能力 - 掌 ...
2024-11-27基础课程 - 统计学基础: 统计学是数据分析的基石，包括概率、假设检验、回归分析等基本知识。这有助于分析师更好地理解数据背后 ...
2024-11-27数据分析领域涉及众多工具软件，涵盖了从数据处理、分析到可视化的各个方面。在选择适合自己需求的工具时，需要考虑数据规模、分 ...
2024-11-27在数据分析领域，选择合适的工具至关重要。不同的软件适用于不同的需求和技能水平。以下是几款值得考虑的数据分析软件： - Table ...
2024-11-27数据分析中常用的Excel与Python函数公式涵盖了广泛的应用场景。掌握这些基础和高级技巧对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。 ...
2024-11-27Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员Guido van Rossum于1989年圣诞节期间开始开发，并于1991年首次发布。Python的设计哲学强 ...
2024-11-27课程内容 数学基础: 高等数学、线性代数、概率论与数理统计、微积分等为算法设计和数据分析打下基础。 编程与算法: 掌握 ...
2024-11-27爬虫工程师是互联网时代中至关重要的职业之一，他们的工作内容主要涉及编写和维护网络爬虫程序，进行数据采集与清洗，设计系统架 ...
2024-11-27技能需求 数据管理与建模 - 掌握SQL、HiveQL、Spark SQL等数据库语言，进行复杂数据查询和分析。 - 使用数据建模工具如ER/Studio ...
2024-11-27
