《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI)

2017-03-25

《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI) 一、潜在语义索引的提出 潜在语义索引(LSI)，又称为潜在语义分析(LSA)，是在信息检索领域提出来的一个概念。主要是在解决两类问题，一类是一词多义，如“bank”一词 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解 一、SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵，如果存在一个分解： 其中的酉矩阵，的半正定对角矩阵，的共轭转置矩阵，且为的酉矩阵。这样的分解称 ...

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念

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 ...

Python机器学习之Logistic回归

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 ...

机器学习实战之SVD

2017-03-14

机器学习实战之SVD 1. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition) 1.1 SVD评价    优点: 简化数据, 去除噪声和冗余信息, 提高算法的结果    缺点: 数据的转换可能难以理解 1.2 SVD应用 ...

机器学习实战之PCA

2017-03-14

机器学习实战之PCA 1.  向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以 ...

SPSS数据分析—多维偏好分析（MPA）

2017-03-13

SPSS数据分析—多维偏好分析（MPA） 之前的主成分分析和因子分析中，收集的变量数据都是连续型数值，但有时会碰到分类数据的情况，我们知道最优尺度变换可以对分类变量进行量化处理，如果将这一方法和主 ...

主成分分析（PCA）特征选择算法详解

2017-03-12

主成分分析（PCA）特征选择算法详解 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显 ...

3种SPSS综合评价方法对比，帮你理解主成分分析

2017-03-08

3种SPSS综合评价方法对比，帮你理解主成分分析 评价一个主体的指标越多，我们就多一个角度去考察它，但是指标多了之后也会有另外一个麻烦，就是如何综合使用它们来评价主体呢？ 排名是生活中常见的事情，但 ...

SPSS统计分析案例:对应分析

2017-02-27

SPSS统计分析案例:对应分析 两个分类变量间的关系，无法直接使用常见的皮尔逊相关系数来表述，多采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理，当分类变量的取值较多时，列联表频数的形式就变得更为复杂，很难 ...

大数据催生新运营模式

2017-02-27

大数据催生新运营模式 如今，大数据如浪潮般席卷全球，越来越多的国家开始从战略层面认识大数据、发展大数据。目前国内外的大数据技术发展到哪一步？大数据给社会及个人生活带来了哪些变化？带着这些问题，本报 ...

如何正确应用SPSS 软件做主成分分析

2017-01-21

如何正确应用SPSS 软件做主成分分析 1引言 主成分分析( principal components analysis) 也称主分量分析，由霍特林(Hotelling)于1933 年首先提出。主成分分析是利用降维的思想，在 ...

python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

2020-04-20

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析  今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容：1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析。希望这篇文章 ...

Python数据挖掘之Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍

2017-01-15

Python数据挖掘之Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍   这次课程主要讲述一个关于Kmeans聚类的数据分析案例，通过这个案例让同学们简单了解大数据分析的基本流程，以及使用Python实现相关的聚类分析。 &nbs ...

大数据时代下人脸识别技术在商业银行中的应用

2016-12-24

大数据时代下人脸识别技术在商业银行中的应用 在当前利率市场化、互联网金融蓬勃发展、经济新常态三大因素形成共振的历史转折点上，我国商业银行经营模式面临着全新的变革。如何在精细化经营管理的基础上为客户 ...

SPSS实现主成分分析与因子分析实例讨论（二）

2016-12-23

SPSS实现主成分分析与因子分析实例讨论（二） SPSS没有提供单独的主成分分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。 一、问题提出 男子十 ...

SPSS实现主成分分析与因子分析原理与方法（一）

2016-12-23

SPSS实现主成分分析与因子分析原理与方法（一） 一、主成分分析 （1）问题提出 在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们 ...

【深圳般若海科技有限公司】招聘数据分析师

2016-12-23

【深圳般若海科技有限公司】招聘数据分析师 以大数据为核心，为客户提供企业移动互联网化咨询、会员管理咨询、移动化场景营销系统、移动端精细化运营平台、 积分管理平台、大数据精准营销平台等产品和服务。拥有专业 ...

spss因子分析得分_spss怎么计算因子得分

2016-12-21

spss因子分析得分_spss怎么计算因子得分 解答：因子得分是可以直接得出来的，因子分析后会得到因子得分系数矩阵，因子得分系数乘以原始变量的取值就可以算出因子得分，你在操作的时候，分析——降维——因子分 ...