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。 ...

在Twitter“玩”数据科学是怎样一种体验

2016-03-13

在Twitter“玩”数据科学是怎样一种体验 关于如何成为一名数据科学家的讨论有很多很多。尽管这些探讨信息量都很大(我便是众多受益者之一)，人们总是倾向于过分强调技术、工具和技巧的重要性。我以为，对于那些 ...

七步精通Python机器学习_数据分析师

2016-03-03

七步精通Python机器学习_数据分析师 开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时，就更让人两腿发软了。 从哪里开始？ 本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的 ...

​引力波数据分析中的人工智能技术

2016-03-01

引力波数据分析中的人工智能技术 最近国内各种媒体广泛报道了备受瞩目的引力波被人类直接探测到的事件，引起了人们对基础科学研究的极大兴趣。早在100年前，爱因斯坦的广义相对论发布后，就预言了引力波的存在 ...

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 LEVEL Ⅱ建模数据分析系统培训下周开课!欢迎参加

2021-08-05

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。在Level Ⅰ的基础 ...

员工一言不合就离职怎么破？我有python员工流失预警模型

2020-08-24

CDA数据分析师 出品 作者：真达、Mika 数据：真达 后期：泽龙 【导读】 今天教大家如何用Python写一个员工流失预测模型。Show me data，用数据说话。我们聊一聊员工离职 ...

原理+代码｜python基于主成分分析的客户信贷评级实战

2020-08-10

小编今天跟大家分享的文章是关于python基于主成分分析的客户信贷评级实战的，大家在学习python过程中要注意理论学习与实际案例操作相结合，这样才能更好地掌握。好了，跟小编一起来看具体内容吧！ 文章来 ...

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 ...

怎么理解随机森里中feature importance-特征重要性？

2020-07-22

feature importance，根据含义就能理解，也就是特征重要性，在预测建模项目中起着非常重要作用，能够提供对数据、模型的见解，和如何进行降维和选择特征，并以此来提高预测模型的的效率和有效性。今天小编为大家带 ...

3种常见集成算法模型的详细理解

2020-07-08

集成算法（Emseble Learning）是构建多个学习器，然后通过一定策略将这些学习器组合起来，让它们来完成学习任务的，通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。 常见的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stack ...

如何理解欠拟合？常用的处理方法有哪些？

2020-07-08

一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题，简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...

集成学习是什么？有哪些分类？

2020-07-03

今天小编给大家带来的是现在非常火爆的机器学习方法——集成学习。集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被称为“多分类器系统(multi-classifier system)”、 ...

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 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

2020-05-27

机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统， ...

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 ...

feature importance函数的简要介绍！

2020-05-19

feature importance指特征重要性，在特征选择的许多方法中，我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征，并得到其与分类的相关性。 由于随机森林存在的固有随机性，该模型可能每次给予特征不同的重要性 ...

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

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 ...