机器学习中使用的神经网络 这一小节介绍随机梯度下降法（stochastic gradient descent）在神经网络中的使用，这里首先回顾了第三讲中介绍的线性神经网络的误差曲面(error surface)，如下图所示。线性神经网络对 ...
2017-03-14
一、概述 优点：在数据少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据 二、原理 三、文档分类 A,B,C,D..为文档中单词。假设总词汇只有A,B,C,D四种。训练样 ...
2017-03-14
机器学习实战之SVD 1. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition) 1.1 SVD评价 优点: 简化数据, 去除噪声和冗余信息, 提高算法的结果 缺点: 数据的转换可能难以理解 1.2 SVD应用 (1) 隐性语义索引(latent ...
2017-03-14
机器学习实战之PCA 1. 向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以等价表 ...
2017-03-14
机器学习实战之Apriori 1. 关联分析 1.1 定义 关联分析是一种在大规模数据上寻找物品间隐含关系的一种任务.这种关系有2种形式:频繁项集和关联规则. (1) 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一起的物品 ...
2017-03-14
SPSS中两种重复测量资料分析过程的比较 在SPSS中，有两个过程可以对重复测量资料进行分析：一种是一般线性模型的重复度量；一种是混合线性模型，对于同样的数据资料，使用两种过程分析出的内容不大一样，注意 ...
2017-03-13数据分析中的基本指标 1.平均数： 是描述一组数据集中趋势的指标，有很多种平均数，如：算数平均数，几何平均数，调和平均数，加权平均数，平方平均数，指数平均数等。 最常用的是算数平均数 平均数 ...
2017-03-13
数据分析中的变量分类 数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确 ...
2017-03-13R语言之数据处理 一、向量处理 1.选择和显示向量 data[1] data[3] data[1:3] data[-1]：除第一项以外的所有项 data[c(1,3,4,6)] data[data>3] data[data<5|data>7]：小于5或大于7的所有项 which(data == max ...
2017-03-13
SPSS数据分析—多维偏好分析（MPA） 之前的主成分分析和因子分析中，收集的变量数据都是连续型数值，但有时会碰到分类数据的情况，我们知道最优尺度变换可以对分类变量进行量化处理，如果将这一方法和主 ...
2017-03-13
对应分析方法与对应图解读方法-—七种分析角度 对应分析是一种多元统计分析技术，主要分析定性数据Category Data方法，也是强有力的数据图示化技术，当然也是强有力的市场研究分析技术。 这里主要介绍大 ...
2017-03-13
均值、方差、标准差及协方差、协方差矩阵详解 一、统计学基本概念：均值、方差、标准差 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式 ...
2017-03-12
主成分分析（PCA）特征选择算法详解 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显 ...
2017-03-12
线性回归与梯度下降算法 1.1线性回归 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为 ...
2017-03-12
机器学习基础—梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是 ...
2017-03-12
机器学习：决策树（Decision Tree） 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利 ...
2017-03-11
机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS 降维是机器学习中很有意思的一部分，很多时候它是无监督的，能够更好地刻画数据，对模型效果提升也有帮助，同时在数据可视化中也有着举足轻重的作用。 一说到降维，大家第 ...
2017-03-11
机器学习算法常用指标总结 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）, ...
2017-03-11
【机器学习经典算法源码分析系列】-- 线性回归 一、单变量线性回归： 1.数据集可视化 2.求解模型参数 对于线性回归模型，有两种方法可以求解模型参数。 1） 梯度下降法 将代价函数代入展开： Matlab代码实 ...
2017-03-11
机器学习中特征选择概述 1. 背景 1.1 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： （1） 特征个数越多，分析特征、训练 ...
2017-03-11CDA 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
