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Google机器学习零基础在线课程发布,免费!附中文版

Google机器学习零基础在线课程发布,免费!附中文版
2018-03-06
Google机器学习零基础在线课程发布,免费!附中文版 新的学习资源来了!刚刚,谷歌上线了人工智能学习网站 Learn with Google AI,并推出了机器学习在线课程,免费!而且还有中文版! 传送门: “ ...

数据库设计的基本步骤

数据库设计的基本步骤
2018-03-05
数据库设计的基本步骤 按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下6个阶段 1.需求分析 2.概念结构设计 3.逻辑结构设计 4.物理结构设计 5.数据库实施 6.数 ...

逻辑回归算法学习与思考

逻辑回归算法学习与思考
2018-03-04
逻辑回归算法学习与思考 本文是作者对于逻辑回归算法的学习和思考,主要介绍:逻辑回归的算法介绍、逻辑回归的数学原理、逻辑回归的实际应用、逻辑回归的总结以及网络安全场景预测,欢迎大家参考讨论。 逻辑 ...

对大数据的全方位解读

对大数据的全方位解读
2018-03-03
对大数据的全方位解读 大数据是当下非常火爆的一个词,人人都在谈论大数据。但大数据的定义是什么?它到底是如何出现的?它有什么特别之处?它最大的应用领域在哪里?它的发展方向是什么?对于以上问题,其实 ...

银行数据宽表构建和描述分析

银行数据宽表构建和描述分析
2021-03-08
一、案例综述 案例编号: 102005 案例名称: 银行数据宽表构建和描述分析 作者姓名(或单位、或来源): 朱江 案例所属行业: J662 货币银行服务 案例所用软件: R 案例 ...

Spss做相关性分析

Spss做相关性分析
2018-03-02
Spss做相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析(比如身高和体重),有 ...

因素分析的基本原理&对SPSS因素分析结果的解释

因素分析的基本原理&对SPSS因素分析结果的解释
2018-03-02
因素分析的基本原理&对SPSS因素分析结果的解释 因素分析的基本原理 ●因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性,简化数据维数,便于发现 ...

大数据入门,你需要懂这四个常识

大数据入门,你需要懂这四个常识
2018-03-02
大数据入门,你需要懂这四个常识 一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可 ...

数据处理流程和数据分析方法

数据处理流程和数据分析方法
2018-03-02
数据处理流程和数据分析方法 大数据分析这件事用一种非技术的角度来看的话,就可以分成金字塔,自底向上的是三个部分,第一个部分是数据采集,第二个部分是数据建模,第三个部分是数据分析,我们来分别看一下。 ...

全面教你如何建立数据分析的思维框架

全面教你如何建立数据分析的思维框架
2018-03-01
全面教你如何建立数据分析的思维框架 目前,还有一些人不会建立数据分析的思维框架,那么今天课课家,就一步一步的教大家怎么建立,大神路过还请绕道,当然还可以交流一下。有需要的小伙伴,可以参考一下。 ...

数据预处理--数据降维

数据预处理--数据降维
2018-03-01
数据预处理--数据降维 数据规约产生更小但保持数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行数据分析和挖掘将更有效率。 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映 ...

数据预处理之数据归一化

数据预处理之数据归一化
2018-02-28
数据预处理之数据归一化 一、简单缩放 分为:最大值缩放和均值缩放 在简单缩放中,我们的目的是通过对数据的每一个维度的值进行重新调节(这些维度可能是相互独立的),使得最终的数据向量落在[0,1]或[ ...

商业活动中数据重要性分析

商业活动中数据重要性分析
2018-02-28
商业活动中数据重要性分析 如果你不是从事媒体业务,这听上去可能不是很有意思,但是还是请你读下去。希尔对记者们所说的对企业家们来说同样重要。数据是相当有用的。你可以洞悉市场,分析趋势,或更好的把握自 ...

数据挖掘中的分类技术

数据挖掘中的分类技术
2018-02-27
数据挖掘中的分类技术 KNN(K最近邻算法) 算法核心:如果一个样本在特征空间中K个最相似的样本中的大多数属于一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别的特征 在确定分类时只依靠最邻近的一个 ...

R描述性统计分析

R描述性统计分析
2018-02-27
R描述性统计分析 概念 数据摘要,有损地提取数据特征的过程,包含基本统计,分布/累计统计,数据特征(相关性,周期性等),数据挖掘 数据有很多变量和观测值,可以用一些简单表格,图形和少数汇总数字 ...

简单易学的机器学习算法——K-Means++算法

简单易学的机器学习算法——K-Means++算法
2018-02-26
简单易学的机器学习算法——K-Means++算法 一、K-Means算法存在的问题 由于K-Means算法的简单且易于实现,因此K-Means算法得到了很多的应用,但是从K-Means算法的过程中发现,K-Means算法中的聚类中心的个数 ...

使用R并行方式对数值型数据离散化

使用R并行方式对数值型数据离散化
2018-02-26
使用R并行方式对数值型数据离散化 数据的特征按照其取值可以分为连续型和离散型。离散数值属性在数据挖掘的过程中具有重要的作用。比如在信用卡评分模型中,当自变量很多时,并非所有字段对于目标字段来说都是 ...

Python统计学一数据的概括性度量

Python统计学一数据的概括性度量
2018-02-26
Python统计学一数据的概括性度量 一、数据的概括性度量 1、统计学概括: 统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和 ...

使用Python进行描述性统计

使用Python进行描述性统计
2018-02-26
使用Python进行描述性统计 1 描述性统计是什么? 描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段,我们可借助描述性统计来描绘或总结数据的基本情况,一来可以梳 ...

机器学习中防止过拟合方法

机器学习中防止过拟合方法
2018-02-25
机器学习中防止过拟合方法 过拟合 在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候,因为在统计学习中,假设数据满足独立同分布,即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟,因此都是使用历史数据建立模 ...

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