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 ...
2017-03-21在日常办公中，数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法（Finite Element Method, FEM）作为工程数值模拟的核心工具，已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代，“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑，而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA（Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程（OOP）中，类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体，也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中，索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量，合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，若缺乏有效的梳理与分类，终将难以发挥实际价值。CDA（Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中，“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交，每一个环节都藏着业绩增长的关键，也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中，数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点，而“创建表”与“创建视图”，则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中，“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业核心资产，而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”，则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中，聚类分析与主成分分析（PCA）是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下，数据已成为企业核心竞争力，“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA（Certified Data Analyst） ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52：业务数据分析基础考点53：输入和资源需求考点54：业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43：战略数据分析基础考点44：表格结构数据的使用考点45：输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27：商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28：战略视角考点29： ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7：基础范式的核心逻辑（本体论与流程化）考点8：分类分析（本体论核心应用）考 ...
2026-02-18第一章：数据分析思维考点1：UVCA时代的特点考点2：数据分析背后的逻辑思维方法论考点3：流程化企业的数据分析需求考点4：企业数 ...
2026-02-16
