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 ...

白话一下什么是决策树模型

2015-12-10

白话一下什么是决策树模型 有一天，小明无聊，对宿舍玩CS的舍友进行统计，结果刚记下四行，被舍友认为影响发挥，给踢到床下去了，让我们看看可怜的小明的记录： ----------------------------- ...

SAS决策树：信贷风险建模试验

2015-12-07

SAS决策树：信贷风险建模试验 信贷风险建模试验 一、 概论 决策树通过应用一系列简单的规则建立起对观测数据的分类。决策树对于观测值的分类建立在变量的输入值基础上。每条规则都是在前一条规则形 ...

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别

2015-11-28

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别  营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我 ...

基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用

2015-10-13

基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见 ...

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念---数据分析师

2014-12-11

数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 数据挖掘的一般步骤 ...

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念

2014-10-27

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规 ...

还在被数据分析师面试问题难倒？这10个高频考题+答案，提前背熟！

2024-12-20

在准备数据分析师面试时，掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸，以下是10个高频考题及其详细解析，外加一些面试中的小技巧和实用建议，助你在面试中稳操胜券！ 1️⃣ 数学模型掌握情况 考察 ...

数据分析师技能要求详解

2024-12-20

在现代商业环境中，数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析，更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出有价值的商业洞察。在这个过程中，数据分析师需要具备多方面的技能，包括技术技能和软 ...

一个失业的阿里P9，对未来很迷茫……

2024-12-19

阿里P8、P9失业都找不到工作？是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了？ 案例一：本硕都是 985，所学的专业也是当红专业计算机。毕业即加入阿里当程序员，工作13年，曾经的阿里的 P9，后来离职去了一家创业 ...

没学历没经验，如何入职大厂？5年字节数据分析经验分享

2024-12-18

CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的，专业是旅游管理，非计算机非统计学。毕业之前其实一直很迷茫，因为自己其实也不知道到底适不适合旅游行业，而且上学的时候没有认 ...

数据分析师的工作流程都是怎样的

2024-12-16

在现代企业中，数据分析师被誉为“数据探险家”，他们通过揭示隐藏在数据背后的故事，帮助公司优化业务策略和做出明智的决策。然而，数据分析并不是简单的数据处理，而是一个多阶段的系统流程，需要深厚的技术基础以 ...

数据分析入门需要学什么

2024-12-10

欢迎走进数据分析的精彩世界！随着信息时代的到来，数据成为无处不在的宝贵资源。想要掌握数据分析的精髓，不仅需要扎实的基础知识，还需要灵活运用各种工具和技能。让我们一起揭开数据分析的神秘面纱，看看入门者需 ...

数据分析师必学技能

2024-12-09

数据分析师在现代商业和科学领域中扮演着不可或缺的角色。他们负责处理数据，从收集到清洗、分析再到解释，以支持决策制定、产品优化、市场策略及业务增长。成为一名合格的数据分析师需要掌握一系列核心技能，并遵循 ...

优化随机森林模型的策略

2024-12-06

随机森林，作为一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据分析和预测建模中。要充分发挥随机森林模型的潜力，我们需要深入了解如何优化其性能，以在不同场景下获得更准确和稳健的结果。优化随机森林模型涉及多个方面， ...

如何利用集成学习优化模型性能

2024-12-06

数据分析领域中，集成学习是一项关键技术，它通过结合多个模型的力量，提升整体预测性能和稳定性。这种方法利用多个个体学习器的智慧，以改善模型的准确度、泛化能力和鲁棒性。我们将深入探讨几种常见的集成学习方法 ...

随机森林模型的优势与劣势分析

2024-12-06

随机森林模型作为一种强大的集成学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。它融合了多个决策树的预测结果，综合考量后做出最终预测，具有独特的优势和劣势，让我们一起深入探讨。 优势 高准确性: 随机森林利用多个决 ...

随机森林在机器学习中的应用优缺点

2024-12-06

随机森林（Random Forest）作为一种集成学习算法，在机器学习领域广受欢迎。它通过构建多个决策树，并结合它们的预测结果，旨在提高模型的准确性和鲁棒性。让我们深入探讨随机森林在机器学习中的应用优势和局限性。 ...

图像识别模型的优化最佳实践

2024-12-06

在机器学习中，特征重要性可视化是一项关键技术，用于评估和展示特征对模型预测结果的影响程度。通过合理利用这些技巧和方法，研究人员和工程师能够更好地优化图像识别模型，提高其性能和准确性。 条形图与水平条形 ...

无序多分类logistic回归中的特征选择方法

2024-12-06

在无序多分类Logistic回归中，特征选择是至关重要的一步，直接影响模型性能和解释能力。选择合适的特征可以使模型更加简洁高效，提高预测准确性，从而为数据分析师带来更好的工作成果和职业发展机会。下面将介绍几种 ...