从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（下） 三、贝叶斯网络 贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构，有时它又被称为信念网络（Belief Network）或概率网络（Probability Networ ...
2017-03-18
从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络 一、贝叶斯公式（一些必备的数学基础） 贝叶斯（Thomas Bayes）是生活在十八世纪的一名英国牧师和数学家。因为历史久远，加之他没有太多的著述留存，今天的人们对贝叶斯的研 ...
2017-03-18
机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型（PGM）的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛 ...
2017-03-18
机器学习中的Accuracy，Precision，Recall和F1-Score 在模式识别和信息检索领域，二分类的问题（binary classification）是常会遇到的一类问题。例如，银行的信用卡中心每天都会收到很多的信用卡申请，银行必 ...
2017-03-18
机器学习中的kNN算法及Matlab实例 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空 ...
2017-03-18
机器学习中的EM算法详解及R语言实例（2） 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理，如果读者对此不甚了解，建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1） 4. 高斯混合模型 高斯混合模型（GMM， ...
2017-03-18
机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1） 最大期望算法（EM） K均值算法非常简单，相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理 不妨 ...
2017-03-18
K-means算法原理与R语言实例 聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚 ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之Apriori详解 有时候，人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书，再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材，你会发现二者之间有相当多重合的内容。 ...
2017-03-17python中pyc和pyo的作用 pyc文件，是Python编译后的字节码（bytecode）文件。只要你运行了py文件，python编译器就会自动生成一个对应的pyc字节码文件。这个pyc字节码文件，经过python解释器，会生成机器码运行 ...
2017-03-17Python变量作用域 1、作用域介绍 python中的作用域分4种情况： L：local，局部作用域，即函数中定义的变量； E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的； ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解（2） ID3算法 ID3和C4.5都是由澳大利亚计算机科学家Ross Quinlan开发的决策树构建算法，其中C4.5是在ID3上发展而来的。 ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准 ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解(1) 从分类问题开始 分类（Classification）任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题不仅是一个普遍存在的问题，而且是其他更加复杂的决策问题的基础，更是机器学习 ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之CART详解 CART生成 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将 ...
2017-03-16
机器学习优化算法之爬山算法小结 机器学习的项目,不可避免的需要补充一些优化算法,对于优化算法,爬山算法还是比较重要的.鉴于此,花了些时间仔细阅读了些爬山算法的paper.基于这些,做一些总结. 目录 1. 爬山 ...
2017-03-16
Python学习-函数、作用域 函数： 定义函数： >>> def do_nothing() pass 调用函数： >>> do_nothing() None:是Python中的一个特殊的值，它和False，空值是有区别的。 注意函数参数的传入 ...
2017-03-16Python学习-语句、语法 #： 注释，不支持多行注释 \\： 连接，当一行的程序太长时，可以使用连接符\\(反斜杠) 1、使用if、elif和 else进行标记 小于两个的选择： if 条件 : 语句段1 else : ...
2017-03-16机器学习-Cross Validation交叉验证Python实现 1.原理 1.1 概念 交叉验证(cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、pcr、pls回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来 ...
2017-03-16
机器学习中概率论知识复习 1 基本概念 概率论在机器学习中扮演着一个核心角色，因为机器学习算法的设计通常依赖于对数据的概率假设。 1.1 概率空间 说到概率，通常是指一个具有不确定性的event发生的 ...
2017-03-16
机器学习实现与分析之五（高斯判别分析） 高斯判别分析（GDA）简介 首先，高斯判别分析的作用也是用于分类。对于两类样本，其服从伯努利分布，而对每个类中的样本，假定都服从高斯分布，则有: 这 ...
2017-03-15《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合（group by）顾名思义就是分2步： 先分组：根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛，涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容： 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力，以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力： 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面： 基础知识： 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域： 金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面： 数据收集与整理：数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能： ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别： 定义和目标： 数据开发：数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色，其职责涵盖了多个方面，包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能： ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能： ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升，企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年，中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21
