单层神经网络是一种简单的神经网络模型，由一个输入层和一个输出层组成。尽管它们可以用于某些简单的任务，但对于更复杂的问题，多层神经网络通常比单层神经网络具有更好的表现力。 首先，虽然单层神经网络可以近似 ...
2023-04-10
Logistic回归是一种广泛用于预测二分类结果的统计分析方法。相加交互作用指的是在Logistic回归模型中同时考虑两个或多个自变量对因变量的影响，以及这些自变量之间的交互作用。在SPSS中实现Logistic相加交互作用可 ...
2023-04-10抓取网页数据是现代网络爬虫的主要功能之一，然而在处理中文字符时常常会遇到乱码问题。本篇文章将介绍如何使用Scrapy框架抓取中文数据，并解决可能出现的乱码问题。 Scrapy是一个Python编写的开源网络爬虫框架，支 ...
2023-04-10
数据透视表是一种功能强大的数据分析工具，可以帮助用户从大量数据中提取有用信息。使用公式将数据透视表中的数据引用到新表格中，可以让用户更方便地对数据进行分类、计算和汇总。 以下是如何使用公式将数据透 ...
2023-04-10双线性插值是一种常用的图像处理技术，通常用于图像缩放操作中。在图像处理领域，它被广泛应用于图像的放大和缩小等操作中。然而，在深度神经网络中，很少有人使用双线性插值来进行下采样操作。 首先，让我们了解一 ...
2023-04-10卷积神经网络（CNN）是一种广泛用于图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务的深度学习模型。在这些任务中，卷积层是CNN的核心组成部分，其中卷积操作是一种有效的特征提取和空间信息建模技术。在卷积层中，1* ...
2023-04-10ECharts3 是一款基于 JavaScript 的数据可视化库，其在地图可视化方面具有很强的表现力和灵活性。在地图中添加点击事件可以帮助用户更好地交互和探索数据。 下面是在 ECharts3 中添加地图点击事件的步骤： 准备地图 ...
2023-04-10
GitHub是一个非常流行的代码托管平台，拥有数百万活跃用户和项目。在GitHub上，开发人员可以合作编写代码、审查和贡献代码，并将它们合并到主分支中。其中一种方式是使用pull requests（PR），这个功能允许开发人 ...
2023-04-10MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，是许多应用程序的首选数据库之一。然而，在高并发环境中使用MySQL可能会遇到死锁的问题，这会导致数据库的性能下降，甚至是宕机。因此，在使用MySQL时，了解造成死锁的原因 ...
2023-04-10XGBoost是一个高效、灵活和可扩展的机器学习算法，因其在许多数据科学竞赛中的成功表现而备受瞩目。然而，为了使XGBoost模型达到最佳性能，需要进行参数调优。本文将介绍一些常见的XGBoost参数以及如何对它们进行调 ...
2023-04-10在Python中，Pandas是一个非常强大的库，用于数据分析和操作。这个库提供了各种工具来处理数据集，其中包括导入CSV文件。当我们导入CSV文件时，默认情况下会生成一个索引列，它包含数据集中每一行的编号，但有时我们 ...
2023-04-10Structured Streaming和Flink都是现代流数据处理框架，它们在分布式计算、实时数据处理、容错性以及操作API等方面都有着相似之处。然而，它们也有一些显著的不同点。在本文中，我们将比较Structured Streaming和Flin ...
2023-04-10在自然语言处理领域中，循环神经网络（RNN）是一种被广泛使用的模型。其中，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是两种流行的变体。这两种模型在各种应用场景中都有所表现，但它们的优点和缺点也不尽相同。 ...
2023-04-10
当你在PyCharm中运行一个使用TensorFlow的Python程序时，有时会看到一条消息"Using TensorFlow backend"。这是因为在程序中使用了Keras库，而Keras默认使用TensorFlow作为后端引擎。这条消息实际上只是告诉你当前 ...
2023-04-10BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于时间序列预测。时间序列预测是指根据历史数据对未来的趋势进行预测，这在商业、金融和天气预报等领域非常有用。在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行时间序列预测 ...
2023-04-10
XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，在分类问题中通常被用来预测二元或多元分类结果。与传统的决策树相比，XGBoost具有更优秀的准确性和效率。 然而，在使用XGBoost进行分类时，其输出通常不是类别概率， ...
2023-04-10神经网络是一种基于人工神经元网络的计算模型，被广泛应用于数据预测和其他机器学习任务中。在数据预测方面，神经网络的原理是利用已知数据集来训练模型，然后使用该模型来进行未知数据的预测。 神经网络的基本结构 ...
2023-04-10在SPSS中，降维是指将高维度数据集转换为低维度数据集的过程。这可以通过因子分析等技术实现。当使用因子分析时，通常会生成一组称为因子得分的新变量。因子得分是观察值在每个因子上的得分，从而在减少原始变量数量 ...
2023-04-10神经网络的收敛速度和梯度大小有密切关系。在神经网络训练过程中，我们通常会使用反向传播算法来计算每个权重的梯度，然后根据这些梯度来更新权重。因此，梯度大小对于神经网络的学习效率和收敛速度是至关重要的。 ...
2023-04-10Pandas是一种用于数据分析和处理的常用Python库。在Pandas DataFrame中，归一化某列可以将该列的值从原始比例缩放到0到1之间的标准比例，使其更容易与其他列进行比较和分析。本文将介绍如何对Pandas DataFrame中的某 ...
2023-04-10在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30
