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大数据工具比较-R语言和Spark谁更强

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强
2016-02-20
大数据工具比较-R语言和Spark谁更强 现如今的大数据工具真是多,在数据分析师工作中,使用哪些工具更加合适呢,r语言和Spark机器学习那个中有市场率更高些,那个在运算中更快更强些呢? Spark的机器学习库 ...

【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 ...

 R语言 基本数据分析

R语言 基本数据分析
2016-01-13
本文基于R语言进行基本数据统计分析,包括基本作图,线性拟合,逻辑回归,bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。 不多说,直接上代码,代码中有注释。 1. 基本作图(盒图,qq图) #basic pl ...

数据模型需要多少训练数据

数据模型需要多少训练数据
2016-01-10
数据模型需要多少训练数据 毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分,在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少 ...

CDA数据分析练习题3

CDA数据分析练习题3
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》 75.利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的 ...

CDA数据分析练习题1

CDA数据分析练习题1
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.统计图中的散点图主要用来( A   )。 A.观察变量之间的相关关系 &nb ...
【杭州小拇指汽车维修科技股份有限公司】招聘数据分析师
2016-01-02
【杭州小拇指汽车维修科技股份有限公司】招聘数据分析师 小拇指创立于2004年,是中国汽车后市场特许连锁经营的领军品牌。 始终坚持以诚信为品牌文化的核心,不断吸取国内外先进的技术和经验,结合中国汽车后 ...
大数据征信新格局:信央行还是信技术公司?
2015-12-31
大数据征信新格局:信央行还是信技术公司? 国内征信市场以央行为主导的单一格局即将被打破。目前的这套征信系统的覆盖范围主要限制在银行信贷信息,在用户覆盖面与数据多样性上,这套官方的征信系统有很大局 ...
面试数据分析师的常见问题
2015-12-22
面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢? &n ...

如何简单通俗的理解交叉熵损失函数?

如何简单通俗的理解交叉熵损失函数?
2020-07-24
前面小编给大家简单介绍过损失函数,今天给大家继续分享交叉熵损失函数,直接来看干货吧。 一、交叉熵损失函数概念 交叉熵损失函数CrossEntropy Loss,是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为: ...
XGBoost算法的这3类参数,你知道吗?
2020-07-09
XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库,它有很好的学习效果,速度也非常快,与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比,XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有,X ...

常见的机器学习中损失函数有哪些?

常见的机器学习中损失函数有哪些?
2020-07-03
今天我们来盘点一下那些常见的机器学习中的损失函数有哪些。 用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。机器通过损失函数进行学习,如果预测值与实际结果偏离较远,损失函数会得 ...

第12届CDA考试即将开始,这份备考攻略请你查收!

第12届CDA考试即将开始,这份备考攻略请你查收!
2019-07-12
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网 但对于很多考生来说,没有备考经验,不知道应该如何备考?今天,我来指导大家应该如何备考,让大家充分准备,拿下CDA考试。在CDA考试大纲中为新考生 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?

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 ...

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!

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 ...

有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!

有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!
2020-05-14
在过去的几十年中,机器学习领域发生了巨大的变化。诚然,有些方法已经存在很长时间了,但仍然是该领域的主要内容。例如,Legendre和Gauss已经在19世纪初提出了最小二乘的概念。在最近的几十年中,诸如神经网络等 ...

机器学习算法:无监督、半监督、有监督学习算法浅析

机器学习算法:无监督、半监督、有监督学习算法浅析
2020-05-06
随着人工智能的飞速发展,机器学习成为当下数据分析领域的热门之一,很多人在平时的工作中,或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点,将有监督、无监督,半监督学习等进行了简单的解 ...

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

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。 ...

AutoAI:人与机器更好地结合在一起

AutoAI:人与机器更好地结合在一起
2020-03-16
作者 | Susan Malaika 编译 | CDA数据分析师 了解AutoAI如何实现数据准备,模型开发,功能工程和超参数优化的自动化。 汽车人工智能的动力 近年来,数据驱动的决策已成 ...

如何通过分类数据执行特征选择?

如何通过分类数据执行特征选择?
2020-03-09
作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。 使用实值数据(例如使用Pearson的相关系数)时,特征选择通常很简单,但是 ...

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