cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

1/1
机器学习在数据分析中的应用:5个经典案例解析
2024-08-31
在当今的数据驱动时代,机器学习已经成为各行业数据分析的重要工具。其广泛应用不仅提升了工作效率,还在多种场景中展现了卓越的智能化潜力。今天,我将通过五个经典案例,详细解析机器学习在金融、医疗、零售 ...
如何中和数据分析结果中的误差和噪音?
2024-04-19
在当今数据驱动的世界中,数据分析扮演着至关重要的角色。然而,任何数据分析过程都可能受到误差和噪音的影响。误差可能来自于数据收集、处理或分析的不完善性,而噪音则是指不相关或随机的干扰信号。本文将探讨一 ...

12个案例玩转机器学习【CDA三级认证考试往期实操项目原题】

12个案例玩转机器学习【CDA三级认证考试往期实操项目原题】
2024-08-14
传统模型评估方法与利润最大化评估方法 增益图与利润图 目标类别不平衡的问题 目标类别不平衡的处理方式 传统监督学习方法与非监督学习 ...
数据挖掘中常用的算法有哪些?
2023-07-14
数据挖掘是一种通过发现模式、关联和趋势来提取有价值信息的过程。在数据挖掘中,存在许多常用的算法,用于处理和分析各种类型的数据。以下是一些在数据挖掘中常用的算法。 决策树:决策树是一种基于树状结构的分 ...
如何评估数据竞赛模型的性能?
2023-07-05
评估数据竞赛模型的性能是确保其在问题域中表现良好的重要步骤。在本文中,我们将介绍一些常见的方法和指标,用于评估数据竞赛模型的性能。 首先,对于分类问题,一种常见的评估指标是准确率(accuracy)。准确率衡 ...

数据分析之数据挖掘入门指南

数据分析之数据挖掘入门指南
2022-10-25
数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

数据分析师之数据挖掘入门

数据分析师之数据挖掘入门
2022-10-19
数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

数据挖掘的客户知识管理模型研

数据挖掘的客户知识管理模型研
2018-04-04
数据挖掘的客户知识管理模型研 随着经济全球化和科技信息技术的快速发展。世界进入了一个崭新的知识经济时代。企业所处的竞争环境发生了深刻的变化,原有的市场开始衰落、竞争对手成倍增长、新技术突飞猛进、产 ...

如何解决机器学习中数据不平衡问题

如何解决机器学习中数据不平衡问题
2017-07-09
如何解决机器学习中数据不平衡问题 这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽 ...

大数据驱动下的微博社会化推荐

大数据驱动下的微博社会化推荐
2016-11-23
大数据驱动下的微博社会化推荐 不同于搜索,“推荐”通常不是独立的互联网产品,而是互联网产品的核心组件,为该产品的核心目标服务,比如电商网站的推荐是为了达成更多商品交易。微博推荐同样如此,其存在价 ...
1/1

OK