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 ...
2017-03-14SPSS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 ...
2017-03-13SPSS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 ...
2017-03-11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证 ...
2025-07-09CDA 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从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01