在处理数据的过程中，经常会遇到原数据部分内容的缺失，为了保证我们最终数据统计结果的正确性，通常我们有两种处理方式，第一种就是删除掉这些部分缺失的数据;第二种就是填补这些缺失的数据。接下来，我们主要介 ...
2020-07-06
numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、 ...
2020-07-06
1、打开python的官网：https://www.python.org/downloads/windows/，选择Downloads，并选择需要的版本。 2、安装 (1)勾选Add PythonXXto PATH是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中 ...
2020-07-06pandas 是 Python 的外部模块，基于NumPy ，是为了解决数据分析任务而创建的，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，而且纳入了大量库和一些标准的数 ...
2020-07-06数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 在数据分析与挖掘中，我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要 ...
2020-07-06进行商业分析时，自然少不了BI分析工具的应用，小编今天就整理了一些常用的BI分析工具，供大家参考。 1.tableau tableau是目前市面上较为成功的BI分析工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简 ...
2020-07-06
说到数据管理和数据可视化工具，往往大家第一个想到的就是tableau。tableau是用来做数据的管理和数据可视化的工具，致力于帮助人们查看并理解自己的数据，可以说是在数据分析工具中最好用的数据管理及可视化软件， ...
2020-07-06
powerBI 是微软新一代商业分析工具，用于在组织中提供见解。能够根据filter条件，对数据执行动态筛选，从不同的角度和粒度上分析数据;可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析;能够把相关的静态数据转换为 ...
2020-07-06
概括地说，泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为 ...
2020-07-03
今天小编给大家带来的是现在非常火爆的机器学习方法——集成学习。集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被称为“多分类器系统(multi-classifier system)”、 ...
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 ...
2020-07-03
支持向量机是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。其学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划问题，也等价于正则化的合叶损失函数的最小化问题。 支持向量机学习 ...
2020-07-03SVM和LR是机器学习中常用的算法，今天就让我们来看一下这两者有哪些相同点和不同点吧。 SVM和LR的相同点： 1.LR和SVM都是有监督的学习 2.LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题(在 ...
2020-07-03相信大家在机器学习中，一定常见到;SVC，NvSVC，LinearSVC，今天我们就来看看这三者的区别。 SVC(C-Support Vector Classification)： 支持向量分类，基于libsvm实现的，数据拟合的时间复杂度是数据样本的二 ...
2020-07-03
支持向量机SVM(Support Vector Machine)，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是有监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的 ...
2020-07-03
在机器学习中，有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理，这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的，并且很大程度上影响着算法的复杂度，因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...
2020-07-03函数是组织好的，能够重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。python提供了许多内建函数，这些函数提高了应用的模块性，和代码的重复利用率。下面是小编整理的python内建函数中的反射类，希望对各位学习 ...
2020-07-03echarts是一个纯JavaScript图表库，底层依赖于轻量级的Canvas类库ZRender(矢量图形库)，基于BSD开原协议，是一款非常优秀的可视化前端框架。 优点： 1.免费商用 2.兼容当前绝大部分浏览器，包括：IE8/9/1 ...
2020-07-02
正态分布(Normal distribution)又称为高斯分布(Gaussian distribution),是统计学中一个重要且常见的连续概率分布。 特性： 1)集中性：曲线的最高峰位于正中央，且位置为均数所在的位置。 2)对称性：正态 ...
2020-07-02数据分析时，数据量大不可怕，可怕的是数据倾斜。当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。下面小编就给大家分享几种数据倾斜优化的方法，希 ...
2020-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析：开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域，CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域，挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师：就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程：开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32% 编辑：LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差？深入剖析其背后的原因 在深度学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory）网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代！只靠Prompt几秒定制大模型，效率飙升12000倍 【新智元导读】最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score：数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中，面对形态各异、尺度不同的数据，如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景（按数据分区）的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中，Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗？ 在当今数字化时代，数据的重要性日益凸显，数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据以前所未有的速度增长，传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域，模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证：数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据，当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革：五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中，金融行业正经历着深刻的变革，大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中，移动加权平均是一种非常有用的计算方法，它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命：解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下，网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域，随机森林模型与 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23
