关于显著性水平 和 P值_显著性水平与P 值有何区别 如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。 显著性水平 ...
2016-12-14
样本方差的抽样分布 χ2(n) 卡方分布_样本方差 卡方分布 样本方差的抽样分布 χ2(n) 卡方分布 t分布、卡方分布、f分布均要求总体服从正态分布。 若n个相互独立的随机变量ξ1，ξ2，…，ξn ，均服从标准 ...
2016-12-14频率分辨率 时间分辨率 空间分辨率 短时傅立叶变换是最常用的一种时频分析方法，它通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特征。窗越宽，时间分辨率越差；反之会降低频率分辨率，也就是说它不能同时 ...
2016-12-14
详解协方差与协方差矩阵_协方差矩阵的意义 协方差的定义 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过 ...
2016-12-14
kernel 核函数 意义 作用 原理_机器学习 核函数目的：把原坐标系里线性不可分的数据用Kernel投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。 核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的： ...
2016-12-14
数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描 ...
2016-12-14哑变量 虚拟变量 线性回归_spss 线性回归 哑变量 哑变量又称虚拟变量（Dummy Variable），又称虚设变量、名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。 在研究一个因变量的时候，解释变量中除了定 ...
2016-12-13
标准化矩阵 协方差矩阵 相关系数矩阵 在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为E(X) = μ 与 E( ...
2016-12-13
样本方差为什么分母N-1 自由度_样本方差自由度 样本方差不是让你就算出样本方差来,而是用样本方差来估计总体方差,如果用n做分母那么算出的方差不是无偏估计,也就是说n做分母的样本方差的期望值不等于总体方差的 ...
2016-12-13
数据挖掘分类技术_数据挖掘分类 1、过分拟合问题： 造成原因有：（1）噪声造成的过分拟合（因为它拟合了误标记的训练记录，导致了对检验集中记录的误分类）；（2）根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易 ...
2016-12-13
SQL Server中存储过程比直接运行SQL语句慢的原因 在很多的资料中都描述说SQLSERVER的存储过程较普通的SQL语句有以下优点： 存储过程只在创造时进行编译即可，以后每次执行存储过程都不需再重新编译，而我们 ...
2016-12-13
在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法 在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法，按字母排序： 1、ABS函数 函数名称：ABS 主要功能：求出相应数字的绝对值。 使用格式：ABS(number) ...
2016-12-13数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF实例分解 设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中， 这种规则就是范式。 关系数据 ...
2016-12-12
一个普通数据挖掘工程师的成长经历_数据挖掘工程师辛苦吗 不知不觉毕业两年多了，有些想入门的朋友总想了解一下我是怎么学习数据挖掘、数据分析的,我就综合大家常见的问题分享一下自己的经历经验。 首先我不 ...
2016-12-12
大数据和数据挖掘_大数据数据挖掘区别 大数据是不是数据挖掘的延伸？两者的相似度有多少？ 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在 ...
2016-12-12数据挖掘技术的应用领域_数据挖掘应用前景 很多公司已成功地部署了数据挖掘应用系统。随着这一技术的早期采用者已经逐步趋于信息密集型工业时，例如财务服务和直邮市场公司，这一技术已经对任何想利用一个大的 ...
2016-12-12
t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系 t检验中通过样本均值 总体均值 样本标准差 样本量 可以计算出一个t值，这个t值和p值有什么关系？ 根据界值表又会查出一个数，这个数和t值比较，得出大小，判断是 ...
2016-12-12
关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值 按我的理解，ROC曲线是累计坏占比曲线（图中蓝色曲线）下面的面积（>0.5），KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值（图中红色曲线）的最大值。实际上他们都 ...
2016-12-11
机器学习实战之朴素贝叶斯 一、概述 朴素贝叶斯分类算法是基于概率论中的贝叶斯公式得到的，也是比较常用的一种算法，而朴素代表的是属性之间的独立性，这样联合概率可以转换成各概率分量的乘积。 二、算法思想 ...
2016-12-11
用R语言求概率分布_r语言 概率分布图 R语言一个很方便的用处是提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X≤x)，概率密度函数，分位函数（对给定的q，求满足P(X≤x) > q的最小x）求值，并根据分布 ...
2016-12-11在当今以数据为导向的商业环境中，数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势，还是优化企业运营的效率，数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业，它将数学、统计学和金融学的知识有机结合，旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中，大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融，还是在日常生活中，大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展，数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下，拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展，数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下，拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代，数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域，还是寻求进一步发展的专业人士，理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言，以其简单易学、功能强大等特点，成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策，产品开发，还是市场策略优化，数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分，吸引了越来越多的初学者。然而，自学数据分析的过程中，初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中，机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型，实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加，数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化，将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论，更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境，以及技术的飞速发展，企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证：CDA认证分为三个等级：Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ，每个等级的报考条件如下： Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长，掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展，为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家，每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中，数据挖掘与分析的应用愈发重要，成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域，它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识，旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科，其广泛的应用领域和多样的职业选择，使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业，统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下，企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13
