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 ...

KNN最近邻算法原理是什么？如何实现？

2020-07-24

把近朱者赤，近墨者黑这一思想运用到机器学习中会产生什么?当然是KNN最邻近算法啦!KNN(全称K-Nearest Neighbor)最邻近分类算法是数据挖掘分类算法中最简单的算法之一，白话解释一下就是：由你的邻居来推断出你的类 ...

数据分析中R语言缺失值的判断和处理方法有哪些？

2020-07-17

R语言是一种用来进行数据分析、绘图的解释型语言。而我们在数据分析过程中会遇到许多缺失值，我们必须对这些缺失值进行处理，才能更好地进行下一步工作。今天小编跟大家分享R语言缺失值的判别和处理方法，希望对大 ...

随机森林（Random Forest）算法的优点和缺点都有哪些？

2022-12-23

随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法，是一种基于Bagging的集成学习方法，能够很好地处理分类和回归的问题。下面小编整理了随机森林的优点和缺点，希望对大家有所帮助。 随机森林有许多优 ...

3种常见集成算法模型的详细理解

2020-07-08

集成算法（Emseble Learning）是构建多个学习器，然后通过一定策略将这些学习器组合起来，让它们来完成学习任务的，通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。 常见的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stack ...

过拟合(over-fitting)出现的原因及相应的解决方法

2020-07-08

过拟合(over-fitting)是指机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。也就是referstoa模型对于训练数据拟合程度过高的情况。 通过学习曲线来理解 ...

如何理解欠拟合？常用的处理方法有哪些？

2020-07-08

一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题，简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...

集成学习是什么？有哪些分类？

2020-07-03

今天小编给大家带来的是现在非常火爆的机器学习方法——集成学习。集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被称为“多分类器系统(multi-classifier system)”、 ...

支持向量机SVM 概念及特征介绍

2020-07-03

支持向量机SVM(Support Vector Machine)，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是有监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的 ...

简单理解文本挖掘的定义与过程

2020-07-02

文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法，主要用途 ...

这几个常用的python库你需要知道

2020-07-02

python可以说是近几年最火热、最实用的、最容易上手的工具之一了。功能强大、应用广泛，可以帮你搜集工作数据，还能帮你下载音乐，电影，于是就掀起了一波学习python的大潮，小编也毫不犹豫的加入了。但是对于向小 ...

实用又好看的Python可视化库有哪些？

2020-07-02

Python是一款功能强大的数据分析工具，其中Python可视化功能更是受到许多数据分析师的青睐，下面小编就给大家分享一些Python可视化库，希望对各位数据分析师小伙伴有所帮助。 1.Matplotlib Matplotlib是一个 ...

Kmeans优化算法：二分K-means聚类算法

2020-05-29

算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢，就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么？

2020-05-29

机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...

深度学习算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之间的关系！

2020-05-27

用于实际问题的深度神经网络可能具有10层以上的隐藏层。它的拓扑可能很简单，也可能很复杂。网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

2020-05-27

机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统， ...

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 ...

如何用python预测“命定的那个TA”什么时候住酒店？

2020-05-25

作者：野水晶体  来源：livandata 看到这个题目，大家是否会有一些小小的想法？别闹了！笔者是一个正经人，讨论的也是一个有关python的技术问题，哈哈~ 每个人的行为都是有迹可循的，这些 ...

kmeans优化算法：二分K-means聚类算法

2020-05-21

Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢？就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的 ...

feature importance函数的简要介绍！

2020-05-19

feature importance指特征重要性，在特征选择的许多方法中，我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征，并得到其与分类的相关性。 由于随机森林存在的固有随机性，该模型可能每次给予特征不同的重要性 ...