K-means算法原理与R语言实例 聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚 ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之Apriori详解 有时候，人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书，再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材，你会发现二者之间有相当多重合的内容。 ...
2017-03-17python中pyc和pyo的作用 pyc文件，是Python编译后的字节码（bytecode）文件。只要你运行了py文件，python编译器就会自动生成一个对应的pyc字节码文件。这个pyc字节码文件，经过python解释器，会生成机器码运行 ...
2017-03-17Python变量作用域 1、作用域介绍 python中的作用域分4种情况： L：local，局部作用域，即函数中定义的变量； E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的； ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解（2） ID3算法 ID3和C4.5都是由澳大利亚计算机科学家Ross Quinlan开发的决策树构建算法，其中C4.5是在ID3上发展而来的。 ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准 ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解(1) 从分类问题开始 分类（Classification）任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题不仅是一个普遍存在的问题，而且是其他更加复杂的决策问题的基础，更是机器学习 ...
2017-03-17
数据挖掘十大算法之CART详解 CART生成 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将 ...
2017-03-16
机器学习优化算法之爬山算法小结 机器学习的项目,不可避免的需要补充一些优化算法,对于优化算法,爬山算法还是比较重要的.鉴于此,花了些时间仔细阅读了些爬山算法的paper.基于这些,做一些总结. 目录 1. 爬山 ...
2017-03-16
Python学习-函数、作用域 函数： 定义函数： >>> def do_nothing() pass 调用函数： >>> do_nothing() None:是Python中的一个特殊的值，它和False，空值是有区别的。 注意函数参数的传入 ...
2017-03-16Python学习-语句、语法 #： 注释，不支持多行注释 \\： 连接，当一行的程序太长时，可以使用连接符\\(反斜杠) 1、使用if、elif和 else进行标记 小于两个的选择： if 条件 : 语句段1 else : ...
2017-03-16机器学习-Cross Validation交叉验证Python实现 1.原理 1.1 概念 交叉验证(cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、pcr、pls回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来 ...
2017-03-16
机器学习中概率论知识复习 1 基本概念 概率论在机器学习中扮演着一个核心角色，因为机器学习算法的设计通常依赖于对数据的概率假设。 1.1 概率空间 说到概率，通常是指一个具有不确定性的event发生的 ...
2017-03-16
机器学习实现与分析之五（高斯判别分析） 高斯判别分析（GDA）简介 首先，高斯判别分析的作用也是用于分类。对于两类样本，其服从伯努利分布，而对每个类中的样本，假定都服从高斯分布，则有: 这 ...
2017-03-15
机器学习实现与分析之四（广义线性模型） 指数分布族 首先需要提及下指数分布族，它是指一系列的分布，只要其概率密度函数可以写成下面这样的形式： 一般的很多分布（如高斯分布，泊松分布，二项 ...
2017-03-15
斯坦福机器学习实现与分析之二（线性回归） 回归问题提出 首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题，一般我们不可能测量出每一种情况（工作量太大），故多是测量一组数据，基于此数据去预 ...
2017-03-15
梯度下降法分析 梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为： \\(\\begin{aligned} ...
2017-03-15
批量梯度下降与随机梯度下降 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。 ...
2017-03-15
从导数的物理意义理解梯度下降 机器学习中常会用随机梯度下降法求解一个目标函数L(Θ)的优化问题，并且常是最小化的一个优化问题： minL(Θ) 我们所追求的是目标函数能够快速收敛或到达一个极小值点。而随机梯 ...
2017-03-15
5个开源Python库，点亮你的机器学习之路 机器学习令人兴奋，但实际操作却很困难也很复杂。它涉及到很多手动提升，如集合工作流，设置数据源，以及在内部部署与云部署的资源之间切换等。 Python 是一款强大的 ...
2017-03-14
机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述 1.LDA LDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设： 1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题； 2）每一个主题是词上的多项 ...
2017-03-14CDA 数据分析师证书含金量几何？一文为你讲清楚 在当今数字化时代，数据成为了企业决策和发展的重要依据。数据分析师这一职业 ...
2025-06-13CDA 数据分析师：数字化时代的关键人才 在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已然成为驱动企业发展、推动行业变革的核心要素。 ...
2025-06-13CDA 数据分析师报考条件全解析 在大数据和人工智能时代，数据分析师成为了众多行业追捧的热门职业。CDA（Certified Data Analyst ...
2025-06-13“纲举目张，执本末从。”若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2025-06-092025 年，数据如同数字时代的 DNA，编码着人类社会的未来图景，驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据， ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系（更新于2025年05月22日）
2025-05-26解码数据基因：从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化，你是否会联想到背后的销售数据波动？三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中，我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生：我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时，我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代，企业每天都在产生海量数据：用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图，而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代，小红书作为国内领先的社交电商平台，其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析， ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具，有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格，只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢？ ...
2025-05-15数据，如同无形的燃料，驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据，到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实，现在的大数据指的并不仅仅是海量数据，更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介： 万木，CDA L1持证人，某电商中厂BI工程师 ，5年数据经验1年BI内训师，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介： 王明月 ，CDA 数据分析师二级持证人，2年数据产品工作经验，管理学博士在读。 学习入口：https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介： 杨贞玺 ，CDA一级持证人，郑州大学情报学硕士研究生，某上市公司数据分析师。 学习入口：https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖，畅销书《小白学产品》作者，13年顶级互联网公司产品经理相关经验，曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴，都接到过一些高阶的数据分析需求，实现的过程需要用到一些数据获取，数据清洗转换，建模方法等，这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30
