概率估计_数据科学行业图谱-CDA数据分析师

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机器学习中的概率估计指什么？: 2020-05-19; 机器学习算法会涉及到大量的数学基础内容，数学好的童靴们，你们的优势来了。在机器学习中涉及到了三个数学工具，分别是线性代数、概率统计（概率估计）、最优化理论。今天，我们来讲概率统计，在机器学习中会涉及 ...

机器学习常用的分类方法有哪些？: 2023-07-19; 机器学习是一种利用计算机算法和统计模型来解决分类问题的方法。在机器学习中，分类是指根据一组给定的特征将数据样本分成不同的类别或标签。常见的机器学习分类方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和 ...

CDA LEVEL 1 考试，知识点《机器学习基本概念》: 2024-10-04; 机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型构建流程既然我们机器学习是借助数学模型理解数学，那么最重要的原材料就是数据了。获取数据 ...

盘点：数据挖掘历史中的那些重要里程碑: 2018-07-18; 盘点：数据挖掘历史中的那些重要里程碑数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎 ...

朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现: 2017-12-11; 朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义 ...

支持向量机实例讲解: 2016-04-20; 支持向量机实例讲解简介掌握机器学习算法不再是天方夜谭的事情。大多数初学者都是从回归模型学起。虽然回归模型简单易学易上手，但是它能解决我们的需求吗？当然不行！因为除了回归模型外我们还可以构建许 ...

大数据挖掘技术之DM经典模型(下): 2016-04-07; 大数据挖掘技术之DM经典模型(下) 接着上篇大数据挖掘技术之DM经典模型(上)文章，接下来我们将探讨朴素贝叶斯模型、线性回归、多元回归、逻辑回归分析等模型。 4、朴素贝叶斯模型表查询模型简单有效 ...

大数据挖掘技术之DM经典模型(上): 2016-04-07; 大数据挖掘技术之DM经典模型(上) 实际上，所有的数据挖掘技术都是以概率论和统计学为基础的。下面我们将探讨如何用模型来表示简单的、描述性的统计数据。如果我们可以描述所要找的事物，那么想要找到它就 ...

SVC，NuSVC，LinearSVC有什么区别: 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 ...

机器学习的步骤都有哪些（四）: 2019-02-19; 在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习中的两个步骤，也就是评价步骤和优化步骤，这些步骤都涉及到了很多的数学工具，我们在这篇文章中给大家介绍一下这些数学工具，希望这篇文章能够帮助大家更好地理 ...

【机器学习】逻辑回归原理及其实现: 2018-03-28; 【机器学习】逻辑回归原理及其实现逻辑回归是最简单的机器学习模型，常常应用于各种简单的任务中。这里记录逻辑回归的背景以及学习方法，权当自己的学习记录总结。逻辑回归：首先，它不是一个回归模 ...

Python语言描述随机梯度下降法: 2018-02-14; Python语言描述随机梯度下降法 1.梯度下降 1）什么是梯度下降？因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走 ...

SPSS生存函数-Kaplan-Meier: 2017-11-07; SPSS生存函数-Kaplan-Meier 一、Kaplan-Meier生存分析（分析-生存函数-Kaplan-Meier） 1、概念：在多数情况下，您都会希望考察两个事件之间的时间分布，比如雇用时长（员工从雇用到离开公司的时间 ...

$分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)$

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification): 2016-12-21; 分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中 ...

R语言学习之决策树: 2015-12-10; R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题：从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中 ...

数据挖掘历史中的重要里程碑: 2015-09-11; 数据挖掘历史中的重要里程碑数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎 ...

数据挖掘历史中的重要里程碑_数据分析师培训: 2015-06-13; 数据挖掘历史中的重要里程碑_数据分析师培训数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次， ...

广点通背后的大数据技术秘密_大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用(附PPT)二: 2015-01-09; 广点通背后的大数据技术秘密_大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用(附PPT)二我们看下一个例子，我们如果把”苹果”输入Peacock，我们打印出来几行，第一行 ” 苹果、收集、iphone、电脑…” 基本 ...

什么是贝叶斯决策法_数据分析师: 2014-11-08; 什么是贝叶斯决策法_数据分析师贝叶斯决策法概述　　决策的分类有很多种，如果按环境划分，决策可以分为确定型、不确定型和风险型三大类，其中风险型决策是最常见的类型。风险型决策的主要 ...

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