数据分析师技术_数据分析技术_数据分析培训

简单易学的机器学习算法—基于密度的聚类算法DBSCAN

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

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

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 ...

2017-03-21

简单易学的机器学习算法—线性支持向量机

简单易学的机器学习算法—线性支持向量机一、线性支持向量机的概念线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机 ...

2017-03-21

简单易学的机器学习算法—线性可分支持向量机

简单易学的机器学习算法—线性可分支持向量机一、线性可分支持向量机的概念线性可分支持向量机是用于求解线性可分问题的分类问题。对于给定的线性可分训练数据集，通过间隔最大化构造相应的凸二次优化问题可 ...

2017-03-21

简单易学的机器学习算法—支持向量机

简单易学的机器学习算法—支持向量机支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我介绍基本 ...

2017-03-20

机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合

机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合 1. 什么是欠拟合和过拟合先看三张图片，这三张图片是线性回归模型拟合的函数和训练集的关系第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为欠拟合第二 ...

2017-03-20

模式识别、机器学习、数据挖掘当中的各种距离总结

模式识别、机器学习、数据挖掘当中的各种距离总结在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距 ...

2017-03-20

用十张图解释机器学习的基本概念

用十张图解释机器学习的基本概念在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error:为什么低训练误差并不总是一件 ...

2017-03-20

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念一直徘徊在机器学习的边缘未敢轻易造次并畏惧其基本原理思想，从每一本厚厚的参考资料中都可以看出机器学习是一门跨越概率论、决策论、信息论以及最优化的学科的综合学 ...

2017-03-20

在MATLAB中进行基于SVM的数据分析

在MATLAB中进行基于SVM的数据分析 MATLAB除了可以被用来进行信号处理之外，还可以用来完成一些数据挖掘任务。而说到数据挖掘，你脑海里一定会闪现过许多熟悉的算法，例如决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归，以及支 ...

2017-03-20

Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法

Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式，都能够达到有效归并词形的目的，二者既 ...

2017-03-18

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下）

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下）第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些，但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下（注意 ...

2017-03-18

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（上）

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（上）在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函 ...

2017-03-18

Python机器学习之Logistic回归

Python机器学习之Logistic回归大数据时代，数据犹如一座巨大的金矿，等待我们去发掘。而机器学习和数据挖掘的相关技术，无疑就是你挖矿探宝的必备利器！工欲善其事，必先利其器。很多初涉该领域的人，最先困惑 ...

2017-03-18

牛顿法解机器学习中的Logistic回归

牛顿法解机器学习中的Logistic回归这仍然是近期系列文章中的一篇。在这一个系列中，我打算把机器学习中的Logistic回归从原理到应用详细串起来。最初我们介绍了在Python中利用Scikit-Learn来建立Logistic回归分 ...

2017-03-18

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（下）

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（下）三、贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构，有时它又被称为信念网络（Belief Network）或概率网络（Probability Networ ...

2017-03-18

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络一、贝叶斯公式（一些必备的数学基础）贝叶斯（Thomas Bayes）是生活在十八世纪的一名英国牧师和数学家。因为历史久远，加之他没有太多的著述留存，今天的人们对贝叶斯的研 ...

2017-03-18

机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解

机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型（PGM）的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛 ...

2017-03-18

机器学习中的Accuracy，Precision，Recall和F1-Score

机器学习中的Accuracy，Precision，Recall和F1-Score 在模式识别和信息检索领域，二分类的问题（binary classification）是常会遇到的一类问题。例如，银行的信用卡中心每天都会收到很多的信用卡申请，银行必 ...

2017-03-18

CDA考试动态

CDA报考指南

热门栏目

最新资讯

【CDA干货】数据资产入表案例分享

【CDA干货】盒马鲜生：数据驱动业务实战案例 ...

【CDA干货】13年国企财务：这样使用财务数据分析模 ...

单因素方差分析结果与多重比较

【CDA干货】13年国企财务：这样使用财务数据分析模 ...

Youtube百万粉丝大佬：数据分析师职业发展路径 ...

【干货】“数据又崩了”？其实是你还不会做归因分析 ...

【CDA干货】解锁企业数据价值的3大关键 ——从政策 ...

【CDA案例】基于 EAST和 FineBI 实现 AARRR 信用卡 ...

【CDA干货】互联网运营必看：私域用户质量数据分析 ...

【CDA持证人案例分享】用 Excel 精准监控电商及推广 ...

【CDA持证人干货分享】13年国企财务：如何借助DeepS ...

【CDA持证人案例分享】Excel动态报表设计：基于业务 ...

【CDA干货】字节大佬：如何通过动态分级快速提升转 ...

Windows 系统和 MacOS 系统下的 Anaconda 安装教程 ...

数据运营的工作内容、技能要求及发展前景 ...

【干货】字节大佬：教培行业销售运营全景作战地图【 ...

四大一线城市约50%人口租房，数据分析能挖出哪些 “ ...

Python 实战案例 —RFM 客户价值分析模型 ...

【案例】奥利奥坚果新品与蒙牛“数字牧场”的成功经 ...