优化算法—粒子群算法(PSO) 一、粒子群算法的概述 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食 ...
2017-03-22
数据结构和算法—用动态规划求解最短路径问题 在利用动态规划求解的过程中值得注意的就是是否包含最优子结构，简单来讲就是一个问题的最优解是不是包含着子问题的最优解。利用求解子问题的最优解最后得到整个问 ...
2017-03-22
数据结构和算法—动态规划 我一直最想做的就是机器学习，所以也都是在报机器学习的岗位，在BAT三家公司中，其实还是要讲百度吧，因为阿里在一面的时候就挂了，给我的理由是我投错了岗位(据面试官讲我应该去投算 ...
2017-03-22
简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机的对偶解法 一、Rosenblatt感知机回顾 在博文“简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机”中介绍了Rosenblatt感知机的基本概念。Rosenblatt感知机是针对线性可分 ...
2017-03-21
简单易学的机器学习算法—基于密度的聚类算法DBSCAN 一、基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法，熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法，如K-Means算法之间的区别。 基于密度的 ...
2017-03-21
论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法 下面还是主要来谈谈论文的主要思想。 算法的主要思想思想 在聚类算法中主要有这样几种： 划分的方法，如K-Means 层次的方 ...
2017-03-21
简单易学的机器学习算法—非线性支持向量机 一、回顾 介绍了支持向量机的基本概念，线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理，线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机，选择 ...
2017-03-21
简单易学的机器学习算法—线性支持向量机 一、线性支持向量机的概念 线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机 ...
2017-03-21
简单易学的机器学习算法—线性可分支持向量机 一、线性可分支持向量机的概念 线性可分支持向量机是用于求解线性可分问题的分类问题。对于给定的线性可分训练数据集，通过间隔最大化构造相应的凸二次优化问题可 ...
2017-03-21
简单易学的机器学习算法—支持向量机 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我介绍基本 ...
2017-03-20
机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合 1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为欠拟合 第二 ...
2017-03-20
模式识别、机器学习、数据挖掘当中的各种距离总结 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距 ...
2017-03-20
用十张图解释机器学习的基本概念 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error:为什么低训练误差并不总是一件 ...
2017-03-20
从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念 一直徘徊在机器学习的边缘未敢轻易造次并畏惧其基本原理思想，从每一本厚厚的参考资料中都可以看出机器学习是一门跨越概率论、决策论、信息论以及最优化的学科的综合学 ...
2017-03-20
在MATLAB中进行基于SVM的数据分析 MATLAB除了可以被用来进行信号处理之外，还可以用来完成一些数据挖掘任务。而说到数据挖掘，你脑海里一定会闪现过许多熟悉的算法，例如决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归，以及支 ...
2017-03-20
Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式，都能够达到有效归并词形的目的，二者既 ...
2017-03-18
在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下） 第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些，但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下（注意 ...
2017-03-18
在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（上） 在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函 ...
2017-03-18
Python机器学习之Logistic回归 大数据时代，数据犹如一座巨大的金矿，等待我们去发掘。而机器学习和数据挖掘的相关技术，无疑就是你挖矿探宝的必备利器！工欲善其事，必先利其器。很多初涉该领域的人，最先困惑 ...
2017-03-18
牛顿法解机器学习中的Logistic回归 这仍然是近期系列文章中的一篇。在这一个系列中，我打算把机器学习中的Logistic回归从原理到应用详细串起来。最初我们介绍了在Python中利用Scikit-Learn来建立Logistic回归分 ...
2017-03-18“最近复购率一直在下降，我们的营销力度不小啊，为什么用户还是走了？” “是不是广告投放的用户质量不高？还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ，作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础，也是CDA数据分析师一级的核心考点，人工智能时代，AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代，几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中，指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎：那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景？熬了三个通宵做的数据分析报告，在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域，融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者，系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’，同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火，看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的， ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek，不用找教程，不用买资料，更不用报一堆垃圾课程，所有这么去做的，都是舍近求远，因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径，结合资源推荐和实用技巧： 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了，但销售额却没变，这是为什么？” “某个业务的市场份额在下滑，到底是什么原因？” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能，我们特别举办本期打卡活动。在这里，你可以充分利用碎片化时间在线学习，让 ...
2025-02-071、闺女，醒醒，媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个， 去年春节相亲50个， 祖宗，今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中，统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域，但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里，“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服，效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据，同时有大量未标记数据点时，可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中，基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况：训练数据中大部分样本没有标签。此时，我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数，被除数) 3、四舍五入 =ROUND（数字，保留小数位数） 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者：CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告，都会哀嚎遍野。举个例子，去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》， ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢？有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具，能够从海量数据中找到潜在关联，或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会，“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城：外行人看光鲜，内行人看心酸。数据分析这个行业，近几年 ...
2025-01-31
