CDA Level Ⅲ 数据分析认证考试模拟题库（第一期）

2021-07-23

不过，在出题前，要公布上一期Level 中146-150题的答案，大家一起来看！ 147、A 149、B A.预测准确度 C.模型描述的简洁度 2、下面有关分类算法的准确率，查全率，F1值的描述，错误的是？ B.查 ...

数据挖掘中常用的基本降维思路及方法总结

2021-06-29

来源：数据STUDIO 作者：云朵君 01、降维的意义 降低无效、错误数据对建模的影响，提高建模的准确性。 少量切具有代表性的数据将大幅 ...

CDA LEVEL 1 考试，知识点《机器学习基本概念》

2024-10-04

机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型构建流程 既然我们机器学习是借助数学模型理解数学，那么最重要的原材料就是数据了。获取数据 ...

人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点

2018-07-21

人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点 人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点? ...

一种面向高维数据的集成聚类算法

2018-06-10

一种面向高维数据的集成聚类算法 聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效 ...

机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程

2018-03-20

机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程 对于给定的数据集和问题，用机器学习的方法解决问题的工作一般分为4个步骤： 一．     数据预处理 首先，必须确保数据的格式符合要求 ...

数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法

2018-01-02

数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。     基于实例的学习     1.已知一系列的训练样例，很多学习 ...

数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现

2017-12-10

数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值 T1>T2来 ...

在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意

2017-11-24

在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意 人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点? ...

SPSS分类分析：最近邻元素分析

2017-11-15

SPSS分类分析：最近邻元素分析 一、最近邻元素分析（分析-分类-最近邻元素） 1、概念：根据个案间的相似性来对个案进行分类。类似个案相互靠近，而不同个案相互远离。因此，通过两个个案之间的距离 ...

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 ...

R语言中样本平衡的几种方法

2017-06-07

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中 ...

简单易学的机器学习算法—非线性支持向量机

2017-03-21

简单易学的机器学习算法—非线性支持向量机 一、回顾 介绍了支持向量机的基本概念，线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理，线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机，选择 ...

简单易学的机器学习算法—线性支持向量机

2017-03-21

简单易学的机器学习算法—线性支持向量机 一、线性支持向量机的概念     线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似 ...

机器学习中的kNN算法及Matlab实例

2017-03-18

机器学习中的kNN算法及Matlab实例 K最近邻(k-Nearest  Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即 ...

机器学习：决策树（Decision Tree）

2017-03-11

机器学习：决策树（Decision Tree） 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利 ...

数据挖掘分类方法小结

2016-07-31

数据挖掘分类方法小结 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的 ...

基于机器学习的高价值用户自动发现

2016-06-05

基于机器学习的高价值用户自动发现 自2014年起，猎聘建立全球职业发展中心(Global Career Develop Center, 简称GCDC)，同时服务企业和求职者，作为两者互动的桥梁发挥着重要的作用。不同于其他互联网招聘企业， ...

机器学习算法需要注意的一些问题

2016-05-05

机器学习算法需要注意的一些问题 对于机器学习的实际运用，光停留在知道了解的层面还不够，我们需要对实际中容易遇到的一些问题进行深入的挖掘理解。我打算将一些琐碎的知识点做一个整理。 1 数据不平衡问 ...

机器学习—海量数据挖掘解决方案

2016-04-12

机器学习—海量数据挖掘解决方案 大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺 ...