简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解 一、SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵，如果存在一个分解： 其中的酉矩阵，的半正定对角矩阵，的共轭转置矩阵，且为的酉矩阵。这样的分解称 ...

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下）

2017-03-18

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下） 第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些，但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下（注意 ...

数据挖掘十大算法之决策树详解(1)

2017-03-17

数据挖掘十大算法之决策树详解(1) 从分类问题开始 分类（Classification）任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题不仅是一个普遍存在的问题，而且是其他更加复杂的决策问题的基础，更是机器学习 ...

机器学习实战之PCA

2017-03-14

机器学习实战之PCA 1.  向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以 ...

主成分分析（PCA）特征选择算法详解

2017-03-12

主成分分析（PCA）特征选择算法详解 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显 ...

R语言不平衡数据分类指南

2017-02-27

R语言不平衡数据分类指南 目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模，基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型，只要我们选择了合适的算法，总能得到比较精确的结果。然而 ...

R语言学习笔记三

2017-02-17

R语言学习笔记三 10)求解线性方程组和逆矩阵 Solve函数求出a %*% x = b中的x向量值，即求解线性方程组，通常使用前2个参数，第一个是a，为系数矩阵  ，第二是b为常数项，当b ...

如何正确应用SPSS 软件做主成分分析

2017-01-21

如何正确应用SPSS 软件做主成分分析 1引言 主成分分析( principal components analysis) 也称主分量分析，由霍特林(Hotelling)于1933 年首先提出。主成分分析是利用降维的思想，在 ...

因子得分系数矩阵_spss因子得分系数矩阵_因子得分系数矩阵含义

2016-12-24

因子得分系数矩阵_spss因子得分系数矩阵_因子得分系数矩阵含义 主成分因子分析中的成分得分系数矩阵的数值代表什么含义 通过主成分分析法提取公因子，得到成分得分系数矩阵（ Component Score Coefficient M ...

数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法

2016-12-14

数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法 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 ...

数据分析-AHP层次分析法

2016-12-04

数据分析-AHP层次分析法 层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Satty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法 ...

数据挖掘与生活:算法分类和应用

2016-11-23

数据挖掘与生活:算法分类和应用 相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内 ...

R语言里的矩阵处理学习笔记

2016-10-25

R语言里的矩阵处理学习笔记 关于矩阵，通常都会使用matlab来做处理。其实使用R也可以对矩阵做出一些简单的处理。而R语言中提供的matrix，matlab包也提供了不少关于矩阵处理的东西(可以通过??matlab来查看具体 ...

大数据时代的网络分析，如何全盘挖掘大数据

2016-10-20

大数据时代的网络分析，如何全盘挖掘大数据 我们生活在一个互联实体(entities)构成的复杂世界中。人类涉足的所有领域，从生物学到医学、经济学和气候科学，都充满了大规模数据集。 这些数据集将实体（entiti ...

用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

2016-09-07

用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法 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。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什 ...

客户细分：如何找到最有价值的TA？

2016-08-08

关于客户分类的内容早就想写却不知道怎么动笔，因为客户分类没有统一方法和规则，行业之间分类的方法、角度完全不同，今天可能犯神经病了，突然想清楚该怎么写啦~~ 上一篇文章介绍了用定位理论打造 ...

数据挖掘中的基于决策树的分类方法

2016-07-31

数据挖掘中的基于决策树的分类方法 1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给 ...

常见机器学习算法比较

2016-07-11

常见机器学习算法比较 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择 ...

数据挖掘工程师笔试及答案整理

2021-02-03

数据挖掘工程师笔试及答案整理 2013百度校园招聘数据挖掘工程师 《数据分析专项练习题库》 《CDA数据分析认证考试模拟题库》 《企业数据分析面试题库》 一、简答题（30分） 1、简述数据 ...