numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作的各种API,有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、 ...
2020-07-061、打开python的官网:https://www.python.org/downloads/windows/,选择Downloads,并选择需要的版本。 2、安装 (1)勾选Add PythonXXto PATH是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中 ...
2020-07-06pandas 是 Python 的外部模块,基于NumPy ,是为了解决数据分析任务而创建的,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法,而且纳入了大量库和一些标准的数 ...
2020-07-06数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型,然后处理。模型的建立需要 ...
2020-07-06进行商业分析时,自然少不了BI分析工具的应用,小编今天就整理了一些常用的BI分析工具,供大家参考。 1.tableau tableau是目前市面上较为成功的BI分析工具。产品既有针对性,又有普适性。拖放式界面,操作简 ...
2020-07-06说到数据管理和数据可视化工具,往往大家第一个想到的就是tableau。tableau是用来做数据的管理和数据可视化的工具,致力于帮助人们查看并理解自己的数据,可以说是在数据分析工具中最好用的数据管理及可视化软件, ...
2020-07-06powerBI 是微软新一代商业分析工具,用于在组织中提供见解。能够根据filter条件,对数据执行动态筛选,从不同的角度和粒度上分析数据;可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析;能够把相关的静态数据转换为 ...
2020-07-06概括地说,泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律,对具有同一规律的学习集以外的数据,经过训练的网络也能给出合适的输出,该能力称为 ...
2020-07-03今天小编给大家带来的是现在非常火爆的机器学习方法——集成学习。集成学习,顾名思义,通过将多个单个学习器集成/组合在一起,使它们共同完成学习任务,有时也被称为“多分类器系统(multi-classifier system)”、 ...
2020-07-03今天我们来盘点一下那些常见的机器学习中的损失函数有哪些。 用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。机器通过损失函数进行学习,如果预测值与实际结果偏离较远,损失函数会得 ...
2020-07-03支持向量机是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。其学习策略是间隔最大化,可形式化为求解凸二次规划问题,也等价于正则化的合叶损失函数的最小化问题。 支持向量机学习 ...
2020-07-03SVM和LR是机器学习中常用的算法,今天就让我们来看一下这两者有哪些相同点和不同点吧。 SVM和LR的相同点: 1.LR和SVM都是有监督的学习 2.LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在 ...
2020-07-03相信大家在机器学习中,一定常见到;SVC,NvSVC,LinearSVC,今天我们就来看看这三者的区别。 SVC(C-Support Vector Classification): 支持向量分类,基于libsvm实现的,数据拟合的时间复杂度是数据样本的二 ...
2020-07-03支持向量机SVM(Support Vector Machine),是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是有监督学习模型,通常用来进行模式识别、分类及回归分析,主要针对小样本数据进行学习、分类和预测,类似的根据样本进行学习的 ...
2020-07-03在机器学习中,有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理,这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的,并且很大程度上影响着算法的复杂度,因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...
2020-07-03函数是组织好的,能够重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。python提供了许多内建函数,这些函数提高了应用的模块性,和代码的重复利用率。下面是小编整理的python内建函数中的反射类,希望对各位学习 ...
2020-07-03echarts是一个纯JavaScript图表库,底层依赖于轻量级的Canvas类库ZRender(矢量图形库),基于BSD开原协议,是一款非常优秀的可视化前端框架。 优点: 1.免费商用 2.兼容当前绝大部分浏览器,包括:IE8/9/1 ...
2020-07-02正态分布(Normal distribution)又称为高斯分布(Gaussian distribution),是统计学中一个重要且常见的连续概率分布。 特性: 1)集中性:曲线的最高峰位于正中央,且位置为均数所在的位置。 2)对称性:正态 ...
2020-07-02数据分析时,数据量大不可怕,可怕的是数据倾斜。当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。下面小编就给大家分享几种数据倾斜优化的方法,希 ...
2020-07-02文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识,它是数据挖掘中的一种方法,主要用途 ...
2020-07-02在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18在这个数据驱动的时代,数据分析师的技能需求快速增长。掌握适当的编程语言不仅能增强分析能力,还能帮助分析师从海量数据中提取 ...
2024-12-17在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。想要在这个领域脱颖而出,除了热情和毅力外,你还需要掌握 ...
2024-12-17数据分析,是一项通过科学方法处理数据以获取洞察并支持决策的艺术。无论是在商业环境中提升业绩,还是在科研领域推动创新,数据 ...
2024-12-17在数据分析领域,图表是我们表达数据故事的重要工具。它们不仅让数据变得更加直观,也帮助我们更好地理解数据中的趋势和模式。相 ...
2024-12-16在当今社会,我们身处着一个飞速发展、变化迅猛的时代。不同行业在科技进步、市场需求和政策支持的推动下蓬勃发展,呈现出令人瞩 ...
2024-12-16在现代商业世界中,数据分析师扮演着至关重要的角色。他们通过解析海量数据,为企业战略决策提供有力支持。要有效完成这项任务, ...
2024-12-16在当今数据爆炸的时代,数据分析师是组织中不可或缺的导航者。他们通过从大量数据中提取可操作的洞察力,帮助企业在竞争激烈的市 ...
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