作者：吴至文 郭叶军 宗炜 李鹏 赵娟 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》 导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习 ...
2020-07-091、Numpy NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能： a、N维数组 ...
2020-07-09计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”的学科。 简单来说，就是指利用摄影机和电脑等机器，来代替人眼对目标进行识别、跟踪以及测量等，并进一步对图形进行处理，使之成为更适合人眼观察或传送、检测的图像。 ...
2020-07-09
上采样（upsampling）或图像插值（interpolating）的主要目的是将源图像放大，从而能够更高分辨率的显示设备上显示。 上采样的原理： 上采样（upsampling），图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有 ...
2020-07-09
机器学习中，当原始数据的分类极不均衡，需要对不平衡数据进行处理，而下采样就是处理方法之一。简单来说就是从多数类中随机抽取样本从而减少多数类样本的数量，使数据达到平衡。 下采样，通常适用于 ...
2020-07-09
梯度提升决策树(GBDT)，全称为Gradient Boosting Decision Tree，是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，将所有树的结论累加起来，产出最终答案。 这也就意味着在GBDT中，CART决策树为基学习器，也就是每 ...
2020-07-09
前面我们了解了决策树的概念，现在来了解一下决策树剪枝。可能会有人问：为什么要剪枝?答案是：如果一棵决策树完全生长，那么这棵决策树所对应的每一个叶节点中只会包含一个样本，就很有可能面临过拟合问题，因此 ...
2020-07-09
决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于分类时叫做分类树，被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...
2020-07-09XGBoost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 ...
2020-07-09用SQL语句添加字段并不难，下面小编整理了SQL添加和修改字段的基本命令，希望对各位小伙伴有所帮助。 增加字段： alter table 表名 add 字段名 type not null default 0 在指定位置插入新字段: alter ...
2020-07-09库： show databases;显示所有数据库 create database <数据库名> ;创建数据库 use <数据库名>;使用数据库 drop <数据库名> 直接删除数据库, 不提醒 show tables; 查看当前数据库中的表 desc na ...
2020-07-09
前面小编给大家简单介绍过拟合和欠拟合时，提到了一个概念：学习曲线，我们通过学习曲线能够很清晰的判别出模型现在说出的状态是欠拟合还是过拟合，下面小编具体整理了学习曲线的相关内容，希望对大家有所帮助。 ...
2020-07-09
KNN的全称是K-Nearest Neighbors，具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类，也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...
2020-07-09
近来数据记录和规模属性都在急剧增长，由于大多数数据挖掘算法都是直接逐列处理数据，因此导致算法越来越慢。为了保证减少数据列数的同时，丢失的数据信息尽可能少， 数据降维处理算法应运而生。 一、降维的 ...
2020-07-09
数据标准化(normalization)是一个常用的数据预处理操作，就是对原始各项指标数据按比例进行缩放，将数据的单位限制去除，转化为无规模、无量纲的纯数值，减少规模、特征、分布差异等对模型的影响，以便于不同单位 ...
2020-07-09
今天是2020年7月8日，高考第二天，小编祝各位考生超常发挥，取得好成绩。 对很多人来说，高考都是人生的一次重要转折，但小编觉得，其实应该是高考+志愿填报，才是真正的人生转折点。 高考 ...
2020-07-09
目前数据分析行业大火，人人都想学习数据分析，但是是应该把数据分析当成一种工具呢?还是一种职业? 其实小编是比较倾向于：数据分析是一种技能的，下面具体解释一下。 我们先来看一下数据分析的定义： ...
2020-07-08
集成算法（Emseble Learning）是构建多个学习器，然后通过一定策略将这些学习器组合起来，让它们来完成学习任务的，通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。 常见的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stack ...
2020-07-08
过拟合(over-fitting)是指机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。也就是referstoa模型对于训练数据拟合程度过高的情况。 通过学习曲线来理解 ...
2020-07-08
一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题，简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...
2020-07-08在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态，成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中，“列标签”（Column Labels）是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”，集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库，是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中，企业常面临“数据维度繁杂，核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退，“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破，让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中，报告呈现是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师传递价值的“最后一公里”，也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中，数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化，或 ...
2025-11-21在数据可视化领域，“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21
