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 ...

如何简单通俗的理解交叉熵损失函数？

2020-07-24

前面小编给大家简单介绍过损失函数，今天给大家继续分享交叉熵损失函数，直接来看干货吧。 一、交叉熵损失函数概念 交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为： ...

XGBoost算法的这3类参数，你知道吗？

2020-07-09

XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库，它有很好的学习效果，速度也非常快，与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有，X ...

常见的机器学习中损失函数有哪些？

2020-07-03

今天我们来盘点一下那些常见的机器学习中的损失函数有哪些。 用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。机器通过损失函数进行学习，如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得 ...

第12届CDA考试即将开始，这份备考攻略请你查收！

2020-11-03

但对于很多考生来说，没有备考经验，不知道应该如何备考？今天，我来指导大家应该如何备考，让大家充分准备，拿下CDA考试。在CDA考试大纲中为新考生讲解备考经验一下。 如何进行有效的、有针对性的备考？ ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么？

2020-05-29

机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...

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 ...

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 ...

机器学习算法：无监督、半监督、有监督学习算法浅析

2020-05-06

随着人工智能的飞速发展，机器学习成为当下数据分析领域的热门之一，很多人在平时的工作中，或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点，将有监督、无监督，半监督学习等进行了简单的解 ...

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。 ...

AutoAI：人与机器更好地结合在一起

2020-03-16

作者 | Susan Malaika 编译 | CDA数据分析师 了解AutoAI如何实现数据准备，模型开发，功能工程和超参数优化的自动化。 汽车人工智能的动力 近年来，数据驱动的决策已成 ...

如何通过分类数据执行特征选择？

2020-03-09

作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。 使用实值数据（例如使用Pearson的相关系数）时，特征选择通常很简单，但是 ...

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 ...

如何将机器学习与灵敏性分析相结合来制定业务策略？

2020-03-03

作者 | Jeremy Curuksu 编译 | CDA数据分析师 数不清的企业通常使用机器学习（ML）来辅助决策。但是，在大多数情况下，机器学习系统做出的预测和业务决策仍然需要人类用户的直觉来做出判断 ...

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 ...

新手机器学习工程师最容易犯的6大错误

2019-12-16

作者 | Christopher Dossman 编译 | ronghuaiyang 在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学 ...

机器学习背后，你不能不知道的数学核心概念

2019-12-13

作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Mathematics behind Machine Learning - The Core Concepts you Need to Know 介绍 “学习机器学习算法背后的数学有什么用？我 ...

38个常用Python库：数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了

2019-11-29

作者 | 李明江 张良均 周东平 张尚佳 来源 | 大数据DT Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。 ...

python数据挖掘与机器学习技术入门实战

2020-04-20

本文包含了五个知识点： 2. Python数据预处理实战 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 一、数据挖掘与机器学习技术简介 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其 ...