Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢？就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的 ...
2020-05-21
SVC，英文全称support vector machine，中文为支持向量机，是一种分类算法，但是也可以做回归，根据输入的数据不同可做不同的模型（若输入标签为连续值则做回归，若输入标签为分类值则用SVC()做分类） ...
2020-05-20
方法一： K平均算法（K-means聚类分析） 在下面的误差平方和图中，拐点（bend or elbow）的位置对应的x轴即k-means聚类给出的合适的类的个数。 > n = 100 > g=6 > set.seed(g) > d <- data.frame(x = unlist(lap ...
2020-05-20
【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。 评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分 ...
2020-05-20
最大后验估计（maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP），是贝叶斯学派的法宝之一。 与统计学派不同，贝叶斯学派认为在做估计之前，人们对要估计的实物先有一个经验性的判断，然后根据数据调整对这 ...
2020-05-20
特征向量（eigenvector），矩阵理论上一个非常重要的概念，被广泛的应用于各个领域。 数学上，线性变换的特征向量（本征向量）是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变，该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值 ...
2020-05-20
1.AI人工智能 Artificial Intelligence 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智 ...
2020-05-20
Z-Score，又称为再Z分数、标准分数，一个数与平均数的差再除以标准差的过程。 Z-Score能够衡量出一个分数距离平均数的相对标准距离，如果我们把每一个分数都转换成z分数，那么每一个z分数会以标准差为单位表示 ...
2020-05-20
召回率（Recall），一般指查全率，指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率，是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标之一。 在实际应用中，多数人更喜欢称召回率为召回率，因为更能体 ...
2020-05-20
先验概率和后验概率是与贝叶斯概率更新有关的两个概念百。假如某一不确定事件发生的主观概率 因为某个新情况的出现 而发生了改变，那么改变前的那个概率就被叫做先验概率，改变后的概率就叫后验概率。 先验概率是指 ...
2020-05-19
K-s是模型验证的最常用的“武器”之一，而K-s曲线指洛伦兹曲线之间的差值。 K-S曲线主要是验证模型的区分能力，通常是在模型预测全体样本的信用评分后，将全体样本按违约与非违约分为两部分，然后用K-S统计量来检验 ...
2020-05-19
在判断是有监督学习还是在无监督学习上，我们可以具体是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。 什么是学习（learning）？ 一个成语 ...
2020-05-19
有部分同学，在学习初期，会认为下采样和池化是指同样的事情，只是叫法不同而已，其实这是一种错误的认知。 下采样（subsampled），或称为降采样（downsampled），指缩小图像。其主要目是使得图像符合显示区域的 ...
2020-05-19
FP-Growth使用了一种特殊的分治策略，将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树（FP-tree），但仍保留项集关联信息。 这种关联分析算法的概念由韩嘉炜等人在2000年提出，在FP-Growth算法中使用了一种称为频繁模 ...
2020-05-19
feature importance指特征重要性，在特征选择的许多方法中，我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征，并得到其与分类的相关性。 由于随机森林存在的固有随机性，该模型可能每次给予特征不同的重要性 ...
2020-05-19
人工智能涉及到很多的技术，大家都知道人工智能离不开机器学习，不过比较少人知道人工智能也是离不开模式识别的。什么是模式识别呢？简单点说，模式识别就是对各种情况的识别。而在人工智能中，模式识别是一 ...
2020-05-19
机器学习算法会涉及到大量的数学基础内容，数学好的童靴们，你们的优势来了。在机器学习中涉及到了三个数学工具，分别是线性代数、概率统计（概率估计）、最优化理论。 今天，我们来讲概率统计，在机器学习中会涉及 ...
2020-05-19
在统计学中，连续型变量和离散型变量极为常见，今天我们就来看看它们的区别是什么？ 变量值的变动幅度不同。 对离散变量，如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如居民家庭按儿童数或 ...
2020-05-18
一般来说，Rcall指令属于ROM空间的相对寻址范畴，call属于ROM空间的直接寻址范畴。 CALL和RCALL的区别： 1、指令长度不同； 2、指令执行所需机器周期不同； 3、寻址范围不同。 ——其他知识点普及： R ...
2020-05-18
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构， ...
2020-05-18完全靠数据决策，真的靠谱吗？ 最近几年，“数据驱动”成了商界最火的关键词之一，但靠数据就能走天下？其实不然！那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么？Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代，数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业，数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前，数据信息不再仅仅是传递的媒介，它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言，数据指标体 ...
2025-01-07在职场中，当你遇到问题的时候，如果感到无从下手，或者抓不到重点，可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型， ...
2025-01-06在现代企业中，数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入，从社交媒体到交易平台，数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中，许多言辞并非表面意思那么简单，有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里，掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会，数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算，而是在数据的海洋中探寻规律，从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时，各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告，不仅能全面呈现你的工作价值， ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中，竞品分析对于企业的发展至关重要。今天，我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里，有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”，认为数据越多越好；另一派坚守“小而精”，力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程，从数据收集到分析结果应用，每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果，以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代，数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”，通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相，还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析，听起来好像是技术大咖的专属技能，但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力！今天，我们来聊聊数据分析的核心流程，拆 ...
2024-12-31提到数据分析，你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑，在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是，数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业，近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代，技术进步让人既兴奋又不安。今天，我们从 ...
2024-12-30数据分析师在现代企业中扮演着关键角色，他们的工作内容不仅丰富多样，还对企业的决策和发展起着重要的作用。正如一个经验丰富的 ...
2024-12-29数据分析师的能力要求 在当今的数据主导时代，数据分析师的角色变得尤为重要。他们不仅需要具备深厚的技术背景，还需要拥有业务 ...
2024-12-29随着技术的飞速发展与行业的持续变革，不少人心中都存有疑问：到了 2025 年，数据分析师还有前途吗？给你分享一篇阿里P8大佬最近 ...
2024-12-29
