什么是数据科学

2022-10-18

什么是数据科学？它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同？作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性；二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都充满了数据，这些数据 ...

盘点 | 每个数据分析师都应该了解的6个预测模型

2022-08-09

CDA数据分析师 出品 作者：Ivo Bernardo 编译：Mika 数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。 当你想开启数 ...

如何学习机器学习的数学知识

2022-02-16

分享  数据科学有志之士最常见的问题之一是  行业中的守门人对这种担忧没有帮助，他们给学生贴上了不合格的标签，除非他们拥有该学科的硕士或博士学位。  那么，为了在数据科学行业 ...

盘点 | 每个数据分析师都应该了解的6个预测模型

2022-01-29

CDA数据分析师 出品 编译：Mika 当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。 但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名 ...

CDA职场解读：数据分析师面试大厂常见的技术难点

2024-08-13

CDA数据分析师 出品 编辑：Mika 上期给大家分享了一些数据分析师面试基础指南，这期给大家分享一些大厂面试的技术难点。 在大厂的技术面试中，有两个地方是非常有难度的。很多小伙伴都折在的这两个 ...

Pandas/Sklearn进行机器学习之特征筛选，有效提升模型性能

2021-11-22

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 今天小编来说说如何通过pandas以及sklearn这两个模块来对数据集进行特征筛选，毕竟有时候我们拿到手的数据集是非常庞大的，有着非常多的特征，减少这些特征 ...

CDA Level Ⅲ 数据分析认证考试模拟题库（第八期）

2021-08-04

不过，在出题前，要公布上一期Level Ⅲ 中36-40题的答案，大家一起来看！ 37、A 39、C A.PCA的最大化方差理论有时候不适用 C.核主成分分析更加复杂因此效果更好 42.使用带L1惩罚项的逻辑回归模型 ...

CDA Level Ⅲ 数据分析认证考试模拟题库（第四期）

2024-10-05

不过，在出题前，要公布上一期Level Ⅲ 中11-15题的答案，大家一起来看！ 12、A 14、D A.二者都可以处理分类问题 C.二者都是参数模型 17.如何以类神经网络仿真逻辑回归（Logistic Regression） ...

深度学习损失函数

2018-08-24

深度学习损失函数 在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到输出端； 2、定义损失函数L(x, y | theta)； ...

人工神经网络概念梳理与实例演示

2018-08-17

人工神经网络概念梳理与实例演示 神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。 递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能 ...

盘点机器学习中那些神奇的损失函数

2018-08-14

盘点机器学习中那些神奇的损失函数 我最近在学习R语言，但是估R语言我应该没能跟sas一样玩那么好。今天来更新在机器学习中的一些专业术语，例如一些损失函数，正则化，核函数是什么东西。 损失函数：损失函 ...

人工智能与机器学习有哪些不同

2018-08-11

人工智能与机器学习有哪些不同 人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于 ...

关于神经网络中过拟合的问题

2018-07-26

关于神经网络中过拟合的问题 在训练的时候你的模型是否会出现训练时速度很慢？或者预测结果与训练结果相差过大的现象？那我们可能就需要处理一下过拟合的问题了。 首先看一下overfitting维基百科上的一些信 ...

大数据时代下数据挖掘技术的应用

2018-06-05

大数据时代下数据挖掘技术的应用 随着社会信息化的迅速发展，无论是数据的变化速率，还是数据的新增种类都在不断更新，数据研究变得越来越复杂，这意味着“大数据时代”到来。2011年，互联网数据中心（internet ...

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统

2018-06-02

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」 ...

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 ...

深度学习防止过拟合的方法

2018-02-26

深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法,同样这些方法很多也 ...

深度学习已成功应用于这三大领域

2017-11-20

深度学习已成功应用于这三大领域 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...

数据科学的基本内容

2017-10-31

数据科学的基本内容 什么是数据科学?它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同?作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都 ...

Python字符串处理实现单词反转

2017-08-10

Python字符串处理实现单词反转 这篇文章主要为大家详细介绍了Python字符串处理实现单词反转的方法， Python字符串处理学习中，有一道简单但很经典的题目，按照单词对字符串进行反转，并对原始空格进行保留： ...