简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解 一、SVD奇异值分解的定义 假设M是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中的酉矩阵,的半正定对角矩阵,的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵。这样的分解称为M的奇异值分解,对 ...
2017-03-24简单易学的机器学习算法—线性回归(2) 一、基本线性回归模型的抽象 在基本的线性回归中(可见简单易学的机器学习算法—线性回归(1)),对于一个线性回归为题,我们得到一个线性方程组: 在上一篇中我们是构建平 ...
2017-03-24简单易学的机器学习算法—线性回归(1) 一、线性回归的概念 对连续型数据做出预测属于回归问题。举个简单的例子:例如我们在知道房屋面积(HouseArea)和卧室的数量(Bedrooms)的情况下要求房屋的价格(Price)。通 ...
2017-03-24数据分析产品的下一个进化:基于无埋点的有埋点 一直以来,人们把大数据和埋点技术紧紧捆绑在一起,大数据时代也被称为埋点时代。技术发展,更新更快的无埋点技术横空出世。那么埋点技术是不是就此被判了死刑, ...
2017-03-24优化算法—人工蜂群算法(ABC) 一、人工蜂群算法的介绍 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据 ...
2017-03-23简单易学的机器学习算法—K-Means算法 一、聚类算法的简介 聚类算法是一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。聚类算法与分类算法最大的区别是:聚类算法是无监督的学习算法,而 ...
2017-03-23简单易学的机器学习算法—Logistic回归 一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法,提到“回归”,很多人可能觉得与分类没什么关系,Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。而“回 ...
2017-03-23简单易学的机器学习算法—朴素贝叶斯 一、贝叶斯定理 1、条件概率 条件概率是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用表示。 2、全概率公式 含义是:如果和构成样本空间 ...
2017-03-23数据分析技术:事后多重比较的方法介绍;了解各种方法的原理才能做到“准确分析” 基础准备 均值比较的假设检验是数据分析最重要的分析内容之一,根据参与比较的样本数量不同,使用的假设检验方法也不同,做 ...
2017-03-23简单易学的机器学习算法—极限学习机(ELM) 一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐 ...
2017-03-23简单易学的机器学习算法—决策树之ID3算法 一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。例如对于如下数据集 (数据集) 其中,第一列和第二列为属性( ...
2017-03-22简单易学的机器学习算法—神经网络之BP神经网络 一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经 ...
2017-03-22简单易学的机器学习算法—分类回归树CART 分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)是一种典型的决策树算法,CART算法不仅可以应用于分类问题,而且可以用于回归问题。 一、树回归的概念 对于 ...
2017-03-22优化算法—粒子群算法(PSO) 一、粒子群算法的概述 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种,是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物(即通常优化问题中所讲的最优解),鸟群的任务是找到这个食 ...
2017-03-22数据结构和算法—用动态规划求解最短路径问题 在利用动态规划求解的过程中值得注意的就是是否包含最优子结构,简单来讲就是一个问题的最优解是不是包含着子问题的最优解。利用求解子问题的最优解最后得到整个问 ...
2017-03-22数据结构和算法—动态规划 我一直最想做的就是机器学习,所以也都是在报机器学习的岗位,在BAT三家公司中,其实还是要讲百度吧,因为阿里在一面的时候就挂了,给我的理由是我投错了岗位(据面试官讲我应该去投算 ...
2017-03-22简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机的对偶解法 一、Rosenblatt感知机回顾 在博文“简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机”中介绍了Rosenblatt感知机的基本概念。Rosenblatt感知机是针对线性可分 ...
2017-03-21简单易学的机器学习算法—基于密度的聚类算法DBSCAN 一、基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别。 基于密度的 ...
2017-03-21论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法 下面还是主要来谈谈论文的主要思想。 算法的主要思想思想 在聚类算法中主要有这样几种: 划分的方法,如K-Means 层次的方 ...
2017-03-21简单易学的机器学习算法—非线性支持向量机 一、回顾 介绍了支持向量机的基本概念,线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理,线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机,选择 ...
2017-03-21LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03