CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（六）

2021-04-29

查看更多题目 21、A 23、A 25、D A.可能严重低估误差项的方差 C.最小方差无偏性不再成立 D.最小方差无偏性仍成立 A.回归问题要远比分类问题更加复杂 C.回归问题最常用的评价指标体系有混淆矩 ...

人工智能与机器学习有哪些不同

2018-08-11

人工智能与机器学习有哪些不同 人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于 ...

一个优雅地探索相关性的新可视化方法

2017-08-27

一个优雅地探索相关性的新可视化方法 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析：我们用来改进模型的变量越多，那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过，我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集 ...

机器学习需要哪些数学基础

2017-05-20

机器学习需要哪些数学基础 过去的几个月中，有几人联系我，诉说他们对尝试进入数据科学的世界，以及用机器学习的技术去探索统计规律并构建无可挑剔的数据驱动型产品的热忱。然而，我发现一些人实际上缺乏必要的 ...

简单易学的机器学习算法—线性回归(1)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—线性回归(1) 一、线性回归的概念     对连续型数据做出预测属于回归问题。举个简单的例子：例如我们在知道房屋面积(HouseArea)和卧室的数量(Bedrooms)的情况下要求房屋 ...

用十张图解释机器学习的基本概念

2017-03-20

用十张图解释机器学习的基本概念 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总 ...

用Python进行机器学习小案例

2016-11-24

用Python进行机器学习小案例 本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下： 读入数据并清洗数据 探索理解输入数据的特点 分析如何为学习算法呈现数据 选择正确的模型和学 ...

【案例】R语言与机器学习学习笔记（分类算法）

2016-09-22

【案例】R语言与机器学习学习笔记（分类算法） 人工神经网络（ANN），简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经 ...

干货 ：这7种回归分析技术 学了不后悔

2016-09-15

干货 ：这7种回归分析技术 学了不后悔 本文解释了回归分析及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素， ...

大数据精准营销中的个性化推荐与应用

2015-12-24

大数据精准营销中的个性化推荐与应用 亚马逊通过个性化推荐所获取的交易额占总交易额的20%；双十一期间，天猫和淘宝通过对数据的挖掘，使用了“千人千面”的个性化推荐；阿里CEO张勇在之后的媒体沟通会上肯 ...

过拟合是如何产生的？有什么好的解决方法？

2020-07-23

在机器学习中，相对于欠拟合，过拟合出现的频次更高。这是因为，假设某一数据集其对应的模型为‘真’模型，我们通常是采用提高模型的复杂度的方法，来避免欠拟合现象的产生，但与此同时，我们又很难把网络设计成和 ...

正则化---提高深度学习模型的泛化能力

2020-07-23

前面文章小编简单给大家介绍了泛化能力的一些基础知识，今天给大家带来的是提高模型泛化能力的方法--正则化。 一、首先来回顾一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability)，百科给出的定义是：机器 ...

机器学习中的偏差和方差是什么？有哪些区别？

2020-07-20

偏差与方差是我们在机器学习中经常遇到的两个概念，而且在有关机器学习的面试中，偏差与方差也经常拿来考验面试者的机器学习的基础知识。偏差与方差这两者看似简单，但要真正弄清楚两者之间的联系与区别，必须要下 ...

决策树剪枝，常用这2种方法

2020-07-09

前面我们了解了决策树的概念，现在来了解一下决策树剪枝。可能会有人问：为什么要剪枝?答案是：如果一棵决策树完全生长，那么这棵决策树所对应的每一个叶节点中只会包含一个样本，就很有可能面临过拟合问题，因此 ...

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 ...

对于KNN算法概念以及原理的简单理解

2020-07-09

KNN的全称是K-Nearest Neighbors，具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类，也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...

交叉验证：评估模型的泛化能力表现

2020-06-16

注明：本文章所有代码均来自scikit-learn官方网站 在实际情况中，如果一个模型要上线，数据分析员需要反复调试模型，以防止模型仅在已知数据集的表现较好，在未知数据集上的表现较差。即要确保模型的泛化能力 ...

关于模型优化的几个思考

2020-04-16

目前模型的问法优化看似进入了一个瓶颈期，在这个阶段模型的同学一直在调数据跑模型，但见效甚微，大家难免会有些感到手足无措，或者沮丧，这种情况在咱们做模型的过程中肯定会经常遇到的。那么如果碰到 ...

33 个神经网络「炼丹」技巧

2019-12-26

作者 | Andrej Karpathy 编译 | AI有道 特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、与领域的研究员 ...

22道机器学习常见面试题目汇总！(附详细答案)

2019-12-03

作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。 ...