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大学里“比较有用”的证书，不能靠一张榜单排出来。同一张证，对目标岗位明确的人是简历上的能力证据，对没有方向的人只是一次报 ...
2026-10-29“比较好考”是选证书时最常被搜索、也最容易被误读的一个词。有人把它理解成报名条件宽松，有人理解成科目少、背一背就能过，还 ...
2026-10-29本科毕业能考的证书很多，但真正值得在毕业求职阶段投入的，通常只有一两个。判断顺序建议反过来：先按报考资格分档，确认“现在 ...
2026-10-29“中国证书难度排行”很难做成一张绝对总榜。原因不在证书太多，而在“难”的口径不同：有的证书难在报名资格，工作年限和专业限 ...
2026-10-29先把结论说清楚：真正以“在校学籍”为报考前置、社会人员完全不能报的证书并不多。网上流传的“大学生专属证书”清单，很多其实 ...
2026-10-29“有哪些比较好考的证书”，这个问题看似在要一份名单，实际难点在于“好考”本身没有统一口径。有人指报名不设专业限制，有人指 ...
2026-10-29“考什么证书有用”这个问题，很难有一个统一答案。同一张证书，对想进某个行业的人是敲门砖，对已经在该行业工作多年的人可能只 ...
2026-10-29大专学历能考的证书不少，但真正值得投入时间的，要先过两道筛子：第一道是“大专能不能报”，第二道是“这个证对应什么岗位、能 ...
2026-10-29“普通人能考的证书”这个问题，真正的难点不在找证书名单，而在两件事：一是你能不能报，二是考完有没有对应的岗位任务。前者看 ...
2026-10-29“女孩子容易考什么证”这个问题，真正难的不是找证书名单，而是“容易”两个字没有说清。报考门槛低，不等于考试简单；考试简单 ...
2026-10-29先说结论：不存在一张“所有女性都吃香”的证书。把“吃香”拆开看，无非三种意思——能不能进某个岗位（岗位需求）、单位认不认 ...
2026-10-29上班族选证书，最容易犯的错是先看“哪个证含金量高”，再倒推自己要不要考。更稳妥的顺序反过来：先看这个证能不能在业余时间学 ...
2026-10-29“目前哪个证书含金量高”没有放之四海皆准的答案。同一张证书，对财会在校生、想转行做数据分析的在职人员、工程从业者，价值完 ...
2026-10-29会计岗位没有一张“通吃”的证书。比较务实的思路是：先确认自己当前做的是哪一段工作——出纳与核算、成本与总账、税务申报、审 ...
2026-10-29计算机专业能考的证书不少，但真正值得先考的，取决于你准备走哪条岗位路径。比较稳妥的分类是四类：软考职称类、厂商技术认证、 ...
2026-10-29“国家认可的人工智能证书”这句话本身容易误导。证书体系里并没有一个统一的“国家认可”标签，同一个说法可能指向五种完全不同 ...
2026-10-29“各个行业都能考的证书”这句话，其实包含两个不同的问题：一是报考时不限专业、不限行业；二是考出来以后，在不同行业的岗位上 ...
2026-10-29大学生考证最容易踩的坑，是把“别人考了什么”当成自己的清单。更实用的做法是先回答三个问题：我打算投什么岗位？这个证书现在 ...
2026-10-29结论先说：大学生没有适合所有人的“必考清单”，把证书控制在2—4本核心组合较合理——1—2本通用基础，1—2本岗位技能，学有余 ...
2026-10-29成人大学学历能考什么证书，先看两件事：你的学历层次是成人大专还是成人本科，以及你打算去的岗位有没有证书门槛。判断顺序应当 ...
2026-10-29
