大数据入门，你需要懂这四个常识

2016-05-26

大数据入门，你需要懂这四个常识 一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可 ...

机器学习的认知和算法总结

2016-04-10

机器学习的认知和算法总结 相信不少人都没弄明白机器学习和数据挖掘的区别是什么？其实机器学习并不等同于数据挖掘，数据挖掘更多的是从目标角度去理解数据，然后利用算法建模探索有价值的结论；而机器学习 ...

员工一言不合就离职怎么破？我有python员工流失预警模型

2020-08-24

CDA数据分析师 出品 作者：真达、Mika 数据：真达 后期：泽龙 【导读】 今天教大家如何用Python写一个员工流失预测模型。Show me data，用数据说话。我们聊一聊员工离职 ...

机器学习python算法应用，监督学习、无监督学习等！

2020-05-25

本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用，介绍利用 python 的生态环境，使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题，而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大 ...

机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图

2020-03-26

作者 | 卢誉声 大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。 ...

一文读懂机器学习分类算法（附图文详解）

2019-09-25

作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大数据文摘 说起分类算法，相信学过机器学习的同学都能侃上一二。 可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说， ...

数据科学家不可不知的10种机器学习方法

2019-09-19

作者 | CDA数据分析师 10 machine learning methods that every data scientist should know 机器学习是研究和工业中的热门话题，新方法一直在发展。该领域的速度和复杂性使得即使对于专家而 ...

在CDA学成之后，终于拿到了我的理想offer！

2021-12-13

上海57期数据分析就业班学员 姓名：谭同学 毕业院校：湖南大学 专业：软件工程 入职信息：上海某汽车公司，数据分析师，薪资保密，上海 各位同学大家好，很荣幸接到李智老师的邀请，分享一些 ...

机器学习中各个算法的优缺点（二）

2019-03-13

机器学习中有很多的算法，具体来说包括正则化算法、集成算法、决策树算法、回归、人工神经网络、深度学习、支持向量机、降维算法、聚类算法、基于实例的算法、贝叶斯算法、关联规则学习算法、图模型，我 ...

机器学习中各个算法的优缺点（一）

2019-03-13

由于人工智能的火热，现在很多人都开始关注人工智能的各个分支的学习。人工智能由很多知识组成，其中人工智能的核心——机器学习是大家格外关注的。所以说，要想学好人工智能就必须学好机器学习。其中机 ...

数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用

2018-08-05

数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应 ...

教您成为顶级数据分析师和数据挖掘师

2018-07-26

教您成为顶级数据分析师和数据挖掘师 一个数据科学家做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对 ...

干货 | 上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始

2018-07-03

干货 | 上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题 ...

用R语言实现深度学习情感分析

2018-05-15

用R语言实现深度学习情感分析 word embeddings介绍 之前建立的情感分类的模型都是Bag of words方法，仅仅统计词出现的次数这种方法破坏了句子的结构。这样的结构，我们也可以使用如下的向量（one hot 编码 ...

机器学习的几种主要学习方法

2018-04-02

机器学习的几种主要学习方法 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类 ...

大数据入门，你需要懂这四个常识

2018-03-02

大数据入门，你需要懂这四个常识 一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可 ...

DT时代，如何成为十字复合型数据分析师

2018-01-25

DT时代，如何成为十字复合型数据分析师 当前社会正从IT到DT智能时代，传统行业嫁接互联网，产生的是加法效应；大数据创新驱动，产生的是乘法效应，价值呈指数递增。DT时代拼的是人才和创新价值的能力，拼的是你 ...

「A+」优秀的产品很难表达，但...如你所见

2022-04-03

「A+」优秀的产品很难表达，但...如你所见 A+的“+号”亦为“十字”，从IT到DT再到未来的智能时代，人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的 ...

优秀的产品很难表达，但...如你所见

2022-04-03

A+的“+号”亦为“十字”，从IT到DT再到未来的智能时代，人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的专业深度，但往往会一条路走到头，在其他领域没 ...

R语言中样本平衡的几种方法

2017-12-06

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中 ...