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全面了解python中的类,对象,方法,属性

全面了解python中的类,对象,方法,属性
2018-01-29
全面了解python中的类,对象,方法,属性 python中一切皆为对象,所谓对象:我自己就是一个对象,我玩的电脑就是对象,坐着的椅子就是对象,家里养的小狗也是一个对象。。。。。。 我们通过描述属性(特征)和 ...

数据挖掘概念综述

数据挖掘概念综述
2018-01-29
数据挖掘概念综述 数据挖掘又称从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。随后在1991年、1993年和199 ...

大数据与生活息息相关 每个人都离不开

大数据与生活息息相关 每个人都离不开
2018-01-27
大数据与生活息息相关 每个人都离不开   大数据,是当今公众津津乐道的一个热词,人们纷纷在探讨大数据所带来的科技进步及所蕴含的巨大价值,甚至有人把大数据形容为未来世界的石油,更有人宣称掌握了大数 ...

谷歌教你学 AI-第五讲模型可视化

谷歌教你学 AI-第五讲模型可视化
2018-01-26
谷歌教你学 AI-第五讲模型可视化 Google Cloud发布了名为\"AI Adventures\"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第五讲模型可视化。 观看更多国外公开课,点击\" ...

大数据时代,看“小数据”如何支持决策

大数据时代,看“小数据”如何支持决策
2018-01-26
大数据时代,看“小数据”如何支持决策 大数据被炒得火热,“小数据”的重要性也不能忽视,“小数据”并不是说数据量小,而是指有针对性的、可用于支持决策的高质量数据,不需要复杂的算法、昂贵的硬件、高额的 ...

上市公司财务指标综合分析

上市公司财务指标综合分析
2021-03-08
一、案例综述 案例编号: 101003 案例名称: 财务管理领域的应用——上市公司财务指标综合分析 作者姓名(或单位、或来源): 刘莎莎 案例所属行业: 69 证券 案例所用软件: ...

相关性检验之Pearson系数及python实现

相关性检验之Pearson系数及python实现
2018-01-25
相关性检验之Pearson系数及python实现 一、Pearson相关系数 皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量,在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度,即可判断所提取到的特征和类别是正相关、 ...

大数据解读数字营销七大新趋势

大数据解读数字营销七大新趋势
2018-01-25
大数据解读数字营销七大新趋势 营销,从来都与“人”有着直接的关系,无论何种产品、无论哪个行业,各种形式的营销也都离不开“人”这个群体——包括营销的受众、推动和评估,都离不开“人”这个因素。  & ...

大数据如何成为安全生产“利器”

大数据如何成为安全生产“利器”
2018-01-22
大数据如何成为安全生产“利器” 信息化一方面加速了安全生产事故信息传播速度,导致安全生产的被关注度空前高涨,另一方面,也为解决安全生产问题带来了“利器”——大数据。当前,大数据正以惊人的速度渗透到 ...

利用R语言如何判别和分类

利用R语言如何判别和分类
2018-01-21
利用R语言如何判别和分类 判别分析(discriminant analysis)是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。       ...

机器学习与R之决策树C50算法

机器学习与R之决策树C50算法
2018-01-21
机器学习与R之决策树C50算法 决策树 经验熵是针对所有样本的分类结果而言 经验条件熵是针对每个特征里每个特征样本分类结果之特征样本比例和 基尼不纯度 简单地说就是从一个数据集中随机选取子项,度量其被错误 ...

北京焦灼?上海颓废?大数据如何解读城市性格?

北京焦灼?上海颓废?大数据如何解读城市性格?
2018-01-19
北京焦灼?上海颓废?大数据如何解读城市性格? 城市如人,在形成的过程中也会显现出独特的性格。具有特殊文化品格和精神气质的城市,无疑是最具吸引力而叫人难忘的。但你是否想过,如何用大数据深度探寻一个城 ...

R语言使用随机森林方法对数据分类

R语言使用随机森林方法对数据分类
2018-01-19
R语言使用随机森林方法对数据分类 说明 随机森林是另一类可用的集成学习方法,该算法在训练过程中将产生多棵决策树,每棵决策树会根据输入数据集产生相应的预测输出,算法采用投票机制选择类别众数做为预测 ...

R语言利用ROCR评测模型的预测能力

R语言利用ROCR评测模型的预测能力
2018-01-19
R语言利用ROCR评测模型的预测能力 说明 受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率。我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AU ...

R语言基于模型的聚类方法处理

R语言基于模型的聚类方法处理
2018-01-18
R语言基于模型的聚类方法处理 说明 与使用启发式方法而非依赖某个形式化模型的层次聚类和K均值聚类不同,基于模型的聚类算法假设存在多种数据模型,并使用EM算法来判断可能性最大的数据模型作为对数据处理进 ...

颠覆我们生活的大数据 其核心商业价值是什么

颠覆我们生活的大数据 其核心商业价值是什么
2018-01-18
颠覆我们生活的大数据 其核心商业价值是什么 数据本身不产生价值,如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。首先例举一些大数据的典型应用,然后解释大数据的定义,最后总结大数据的价值。  & ...

大数据给IT企业带来攫金市场新机遇

大数据给IT企业带来攫金市场新机遇
2018-01-18
大数据给IT企业带来攫金市场新机遇 大数据,一个时髦的名词,也是当下热门的业务领域。大数据诱人的利益诉求点之一,即通过大数据能更好地提高效率,更好地有的放矢。一方面,大数据让公司内部更有效地运作;另 ...

决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略

决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略
2018-01-17
决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略  决策树缺点和注意事项:     决策树的最大缺点是原理中的贪心算法。因此它所做的选择只能是某种意义上的局部最优选择。 &nb ...

python 实例简述 k-近邻算法的基本原理

python 实例简述 k-近邻算法的基本原理
2018-01-17
python 实例简述 k-近邻算法的基本原理 首先我们一个样本集合,也称为训练样本集,在训练样本集中每个数据都存在一个标签用来指明该数据的所属分类。在输入一个新的未知所属分类的数据后,将新数据的所有特征和 ...

python实现的 K-近邻算法代码详细解释

python实现的 K-近邻算法代码详细解释
2018-01-16
python实现的 K-近邻算法代码详细解释 一、k近邻算法概述 k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 ...

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