统计分析和数据挖掘

2015-12-24

统计分析和数据挖掘 在企业管理信息化的大背景下，数据分析技术已经成为企业应用关注的一个焦点，但由于历史原因，大部分人对传统的统计分析和新起的数据挖掘都不太了解，存在着许多模糊认识。这里先谈谈对统 ...

面试数据分析师的常见问题

2015-12-22

面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢？ &n ...

从协方差分析看回归与方差分析的联系

2020-08-19

作者：丁点helper 来源：丁点帮你 无论是单因素还是双因素方差分析，我们可以发现，它们都有一些共性，比如研究的因变量（如前文的硒含量、满意度得分），都是定量变量；而自变量，即分组变量（如地区 ...

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 ...

从协方差分析看回归与方差分析的联系

2020-07-31

小编以前简单跟大家分享过方差分析。先来回顾一下概念：方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是由罗纳德·费雪爵士发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。但是对于方差分析更深层次的 ...

数据可视化｜用散点图进行数据分析

2020-07-30

散点图大家都能绘制，平常工作汇报有时也会用散点图让报表看起来更美观。但是，散点图并不是为了展示数据，而是需要数据分析，并利用数据分析的结果推动业务的增长。小编今天跟大家分享的这篇文章就是教大家 ...

机器学习中最小二乘法是什么，如何实现？

2020-07-24

最小二乘法，相信大家都不陌生，统计学中很是常见，而且其理论相对简单，用途也很广泛。今天小编就给大家具体介绍一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘，或者也可以叫做最小平方和，它目的就是通过最 ...

量化研究如何“知其然知其所以然，知其然知其何以用”

2020-07-22

说量化研究难， “知其然知其所以然，知其然知其何以用” 7月25-27日三天 经管之家学术研讨会 特邀请量化研究大师和当红社会定量分析名师王存同教授 带我们从线性回归走向因果推断！ 因果推 ...

如何快速简单的理解决策树的概念？

2020-07-09

决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于分类时叫做分类树，被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...

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 ...

逻辑回归（Logistic Regression）有哪些优缺点?

2022-12-23

逻辑回归也是机器学习中常见的一种学习方法，今天我们就来看一看逻辑回归的优缺点。 逻辑回归(Logistic Regression)是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。逻辑回归是机器学习中做分类任务常用的方 ...

机器学习python应用，简单机器学习项目实践！

2020-05-25

上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。 导入和 ...

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 ...

如何用python预测“命定的那个TA”什么时候住酒店？

2020-05-25

作者：野水晶体  来源：livandata 看到这个题目，大家是否会有一些小小的想法？别闹了！笔者是一个正经人，讨论的也是一个有关python的技术问题，哈哈~ 每个人的行为都是有迹可循的，这些 ...

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。 ...

机器学习入门篇 | 面向初学者的十大机器学习算法

2020-03-03

作者 | Rekhit Pachanekar 来源 | CDA数据分析师 英国数学家，计算机科学家，逻辑学家和密码分析员艾伦·图灵（Alan Turing）推测未来机器会具有智能。 “这就像一个学生，他从老师那 ...

如何将机器学习应用于实际的业务问题

2020-03-02

作者 | Daniel Faggella 编译 | CDA数据分析师  自2012年以来，很容易看到风险投资，会议和与业务相关的“机器学习”查询的广泛普及-但大多数技术主管通常很难确定他们的业务可能将机 ...

一文讲解机器学习算法中的共线性问题

2020-01-08

作者 | 宋老师 来源 | JSong的数据科学小站 多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参 ...

Python数据清洗(三)：异常值识别与处理

2019-12-20

作者 | 刘顺祥 来源 | 数据分析1480 在《Python数据清洗(一)：类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗(二)：缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处 ...