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- 机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数
- 2017-05-11
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机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数
今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...
- 如何在R语言中使用Logistic回归模型
- 2017-05-07
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如何在R语言中使用Logistic回归模型
在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途:
1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的\"坏因素\",一般可以通过优势比发现危险因素;
2)用于预测,可以预测某种情况 ...
- 好课推荐丨CDA建模分析师-R语言
- 2017-05-05
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数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,我们来了解一下R语言的前世今生。
一、R的诞生 ...
- 数据科学优质课程推荐2:统计入门课程篇
- 2017-05-04
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一年前,我退出了加拿大最好的计算机科学项目之一,利用在线课程资源开始创建属于自己的数据科学硕士课程。通过 edX , Coursera ,以及 Udacity 我可以学习我所需要的一切,而且学的更快、效率更高,成本更低 ...
- 数据挖掘算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost)
- 2017-05-04
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数据挖掘算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost)
面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油。
不过 ...
- 利用Python练习数据挖掘
- 2017-05-03
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利用Python练习数据挖掘
覆盖使用Python进行数据挖掘查找和描述数据结构模式的实践工具。
第一节
介绍
数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛,并且是众多应用的技术基础。
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- 数据挖掘中易栽的10个坑
- 2017-05-03
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数据挖掘中易栽的10个坑
1.缺乏数据
对于分类问题或预估问题来说,常常缺乏准确标注的案例。
例如:
-欺诈侦测(:在上百万的交易中,可能只有屈指可数的欺诈交易,还有很多的欺诈交易没有被正确标 ...
- SPSS因子分析法-例子解释
- 2017-05-02
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SPSS因子分析法-例子解释
因子分析的基本概念和步骤
一、因子分析的意义
在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量,以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如,对高等学校科研状况的评 ...
- R语言中如何使用最小二乘法
- 2017-04-28
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R语言中如何使用最小二乘法
这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。
代码如下:
> x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98, ...
- Spss的基本方法使用步骤
- 2017-04-23
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Spss的基本方法使用步骤
由于一次的调研工作,我们的数据分析采用spss的统计分析工具,然后我是一个新人,全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记,既然写了,就觉得应该把它保存下来 ...
- 使用Excel进行回归分析,预测真实值
- 2017-04-14
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前言
昨天学习了 Excel 中的相关分析,在数据分析中,相关分析和回归分析关系紧密,今天来学习下 Excel 中的回归分析。
回归分析
回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的 ...
- SPSS分析技术:判别分析
- 2017-04-06
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SPSS分析技术:判别分析
在数据处理中,有这样一种情况:现在已经有若干样本被正确地分类了,但不清楚分类的依据是什么。同时,未来还会有大量的未被分类的样本,需要按照上述规则判定这些样本的所属类别。为此 ...
- 岭回归分析及其SPSS实现方法
- 2017-04-05
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岭回归分析及其SPSS实现方法
近日有医院的小伙伴问起岭回归分析的SPSS操作,在此与大家一起复习一下。
岭回归分析(RidgeRegression)是一种改良的最小二乘估计方法,它是用于解决在线性回归分析中自变量存 ...
- 谷歌微软等科技巨头数据科学岗位面试题(108道)
- 2017-04-05
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来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论:根据统计,几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容,很 ...
- sas输出基尼方差,F检验
- 2017-04-03
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sas输出基尼方差,F检验
有时候,我们在建模前期会有一个变量探索的单变量与因变量的数据分析报告,但其实,不同的数据形式有不同的指标来衡量变量与因变量的解释能力
今天的代码介绍的就是单变量与因变量之 ...
- 扒一扒真实的大数据行业
- 2017-04-02
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扒一扒真实的大数据行业
大数据是近年来方兴未艾的行业,也是企业服务的一个重要门类,在上一期的文章中做了简单的罗列和介绍。在今天的文章中,水镜先生结合自己的专业知识,为大家扒一扒真实的大数据行业。
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- 从模型选择到超参调整,六步教你如何为机器学习项目选择算法
- 2017-04-01
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从模型选择到超参调整,六步教你如何为机器学习项目选择算法
随着机器学习的进一步火热,越来越多的算法已经可以用在许多任务的执行上,并且表现出色。
但是动手之前到底哪个算法可以解决我们特定的实际问 ...
- 学习SAS的正确姿势是怎样的?
- 2022-01-20
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SAS作为世界知名大数据分析产品,只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO还是政府部门,SAS的覆盖率,都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在统计软件上,也选择的是SAS。同时SAS系统具有使用灵 ...
- 简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression)
- 2017-03-24
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简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression)
一、一般线性回归遇到的问题
在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在:
预测精度:这里要处理好这样 ...
- 简单易学的机器学习算法—分类回归树CART
- 2017-03-22
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简单易学的机器学习算法—分类回归树CART
分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)是一种典型的决策树算法,CART算法不仅可以应用于分类问题,而且可以用于回归问题。
一、树回归的概念
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