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数据挖掘分类方法小结
2016-07-31
数据挖掘分类方法小结 数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的 ...

基于机器学习的高价值用户自动发现

基于机器学习的高价值用户自动发现
2016-06-05
基于机器学习的高价值用户自动发现 自2014年起,猎聘建立全球职业发展中心(Global Career Develop Center, 简称GCDC),同时服务企业和求职者,作为两者互动的桥梁发挥着重要的作用。不同于其他互联网招聘企业, ...

CDA II-SAS:掌控数据挖掘于指尖

CDA II-SAS:掌控数据挖掘于指尖
2022-01-20
当学习数据分析时,我们学到了什么? “数据分析不只是统计方法,更重要的是贴近业务的需求分析、实施过程、与效果评估。真正了解一个行业,就要接触到这个行业的遗产,目前商业数据分析遗产基本上都是以SAS的 ...

城市大数据的生态模型及应用

城市大数据的生态模型及应用
2016-05-26
城市大数据的生态模型及应用 从提出一个生态模型开始,阐述了建立一个可持续的城市大数据生态所需要的关键角色以及地方政府在演进这些角色中所能发挥的作用。接着,给出了一个实际案例作为这个模型的参考实现 ...

R语言与分类算法的绩效评估

R语言与分类算法的绩效评估
2016-05-18
R语言与分类算法的绩效评估 关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价,那 ...
数据挖掘分类、聚类算法学习摘要
2016-05-10
数据挖掘分类、聚类算法学习摘要 一、有关数据挖掘 1.1 数据挖掘相关概念与定义 数据挖掘有广义和狭义之分。广义的数据挖掘,指从大量的数据中发现隐藏的、内在的和有用的知识或信息的过程。狭义的数据挖掘, ...

机器学习算法需要注意的一些问题

机器学习算法需要注意的一些问题
2016-05-05
机器学习算法需要注意的一些问题 对于机器学习的实际运用,光停留在知道了解的层面还不够,我们需要对实际中容易遇到的一些问题进行深入的挖掘理解。我打算将一些琐碎的知识点做一个整理。 1 数据不平衡问 ...

8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率

8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率
2016-05-05
8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题,那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并没有改 ...

CDA LEVEL II Python专题_从零进阶,到建模挖掘手把手教学

CDA LEVEL II Python专题_从零进阶,到建模挖掘手把手教学
2022-04-14
CDA LEVEL II Python专题开课倒计时,你从未见过的_用Python玩转数据挖掘! Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C++更彻底。 作为一 ...
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 ...

R语言与机器学习(分类算法)支持向量机

R语言与机器学习(分类算法)支持向量机
2016-03-26
R语言与机器学习(分类算法)支持向量机 说到支持向量机,必须要提到july大神的《支持向量机通俗导论》,个人感觉再怎么写也不可能写得比他更好的了。这也正如青莲居士见到崔颢的黄鹤楼后也只能叹“此处有景道 ...

LEVEL II数据挖掘全流程_四大专题,皆为大牛!

LEVEL II数据挖掘全流程_四大专题,皆为大牛!
2022-01-20
CDA Level Ⅱ:建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。 ...

详细解释数据挖掘中的十大算法

详细解释数据挖掘中的十大算法
2016-03-08
详细解释数据挖掘中的十大算法 在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法,今天我打算用简单的语言来解释一下。 一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪 ...

一个资深数据人对数据挖掘的理解

一个资深数据人对数据挖掘的理解
2016-02-23
一个资深数据人对数据挖掘的理解 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和 ...

【Python数据挖掘】案例实战讲解-本周开课

【Python数据挖掘】案例实战讲解-本周开课
2022-04-02
大数据与云计算时代,现代金融,零售,生物医学,互联网等行业中,数据挖掘已成为价值评估,指导决策不可忽视的营销技术。盘点2014百大数据挖掘成功案例:(节选) · 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台 ...

8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率0 评论

8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率0 评论
2016-01-10
8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率0 评论 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题,那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并 ...

CDA数据分析师练习题2

CDA数据分析师练习题2
2024-09-12
《数据分析专项练习题库》 《CDA数据分析认证考试模拟题库》 《企业数据分析面试题库》 一、单选题 1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题 ...
如何通过自学,成为数据挖掘“高手”?
2015-12-24
如何通过自学,成为数据挖掘“高手”? 基础篇 1. 读书《Introduction to Data Mining》,这本书很浅显易懂,没有复杂高深的公式,很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Co ...

数据清洗之python实现缺失值处理

数据清洗之python实现缺失值处理
2020-07-24
在实际的数据清洗过程中,我们经常会遇到数据内容丢失的情况,这些丢失的数据内容就是缺失值。缺失值的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。 机械原因,也就是由于例如,数据存储失败,存储器损坏 ...

机器学习中有监督学习和无监督学习的区别表现在什么方面?

机器学习中有监督学习和无监督学习的区别表现在什么方面?
2020-07-23
机器学习主要分为:有监督学习,无监督学习,以及半监督学习等。小编今天给大家分享的主要是有监督学习和无监督学习的比较,希望对于大家机器学习有所帮助。 一、首先来了解一下有监督学习和无监督学习的概念 ...

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