PyTorch是什么?单从字面上，我们就能很容易看出来，与Python和Torch有关。PyTorch是使用Python作为编程语言，可以说是Torch的Python版，是由Torch7团队开发的，一种开源的神经网络框架，专门用于 GPU 加速的深度神 ...
2020-07-14
半监督学习(SSL)，全称Semi-Supervised Learning,类属于机器学习(Machine Learning,ML)。在只有少量标记样本，大部分样本都是无标记的情况下，可以使用半监督学习方法，根据无标记样本与标记样本间的相似度、以及 ...
2020-07-14
层次聚类，即Hierarchical Clustering，是一种聚类算法，通过对不同类别数据点间的相似度的计算，从而创建一棵有层次的嵌套聚类树。 一、层次聚类算法原理 在聚类树中，树的最底层是不同类别的原始数据点， ...
2020-07-14
在数据分析过程中，我们会用到各种各样的数据模型。但有些模型并不是完美的，存在者各种各样的缺点，置之不理很可能会影响最终的数据分析结果。这也就意味着，我们需要让模型最优化。通过模型优化，训练出更好的模 ...
2020-07-13小编今天给大家带来的是，SQL基本语句中的条件语句查询WHERE，希望对大家学习和使用SQL有帮助。 where后面支持多种运算符，进行条件的处理 WHERE用于条件过滤记录，也就是将访问数据进行条件处理，缩小到一 ...
2020-07-13作者：肖冠宇 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》 导读：Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎，具 ...
2020-07-13
RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些 ...
2020-07-13
LSTM全称为：long short term memory，也叫作长短期记忆人工神经网络，本质上是一种时间循环神经网络。LSTM是为了解决一般的RNN长期依赖问题而被专门设计出来的。所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。 ...
2020-07-13Caffe是深度学习框架中经常遇到的，那么到底Caffe是什么?我们又应该怎样理解呢?下面，小编对于Caffe做了一个简单的介绍，希望对大家有所帮助。 一、Caffe基本概念 Caffe全称为：Convolutional Architecture ...
2020-07-13来源：接地气学堂微信公众号 作者：接地气的陈老师 分享一个B2B用户画像的做法。网上流传的资料大多是B2C相关的，导致在B2B企业的同学很困惑：”老师，说是RFM模型，可我们的客户都是n久没有一张单，一张订 ...
2020-07-13
前馈神经网络可以算是所有的神经网络中最简单，最容易，但也是最有效的一个。但对于刚刚入门的小白来说，难度还是比较大的。到底前馈神经网络是如何实现的，下面就和小编一起来看推到过程吧。 如上图中所 ...
2020-07-13
NLP(Natural Language Processing)自然语言处理是数据科学领域的一个非常重要的分支，它包含了，以一种高效的方式去分析，理解并从文本中提取信息等重要过程，终极目标是让计算机拥有自然语言处理交际能力。通过利 ...
2020-07-13
Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一个深度学习框架，其设计源于Torch，编程语言用 Python ，是一个功能强大、内容抽象，高度模块化的神经网络库，能够支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已经将keras合并到了 ...
2020-07-13
K-means是最常用、最简单的一种聚类算法。k-means聚类，就是将原始数据所含的类数事先给出来，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 一、K-means聚类算法原理 在聚类问题中，给我们的训练样本是.每个.没 ...
2020-07-13作者：Alex Castrounis 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《AI战略：更好的人类体验与企业成功框架》 导读：本文讨论与人工智能相关的概念和技术，包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还 ...
2020-07-10
感知机(Perceptron)或者叫做感知器，是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络，是机器学习领域最基础的模型，被誉为机器学习的敲门砖。 ...
2020-07-10
Z-Score是数据标准化处理的一种常用方法，通过Z-Score，可以将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值，并进行比较。 (1)Z-score定义 根据图可以看出，Z-score的数据分布满足“正态分布”(N(0.1)) ...
2020-07-10小编今天来给大家盘点一下关系型数据库与非关系型数据库的区别。 一、概念 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 非关系型数据库从严格上来说，并不是一种数据库，而是一种数据结构化存 ...
2020-07-10关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来理解就是，二维数据库，一个由二维表及其之间的联系而组成的一个数据组织。 关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也不算是性能最优的数据库模 ...
2020-07-10分布式存储，采用分布式的系统结构，将大量的普通服务器，通过网络互联，作为一个整体，利用位置服务器定位存储信息。 1.高可靠性：重点指分布式系统数据安全方面的容灾与备份，数据可靠不丢失。在分布式存储的 ...
2020-07-10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在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
