【机器学习】半监督学习几种方法 1.Self-training algorithm(自训练算法) 这个是最早提出的一种研究半监督学习的算法,也是一种最简单的半监督学习算法. 2.Multi-view algorithm(多视角算法) 一般多 ...
2017-07-24机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱 本文主要解释一些关于机器学习模型评价的主要概念,与评价中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验(Hold-out validation) ...
2017-07-24Python的星号(*、**)的作用 1. 函数的可变参数 当函数的参数前面有一个星号*的时候表示这是一个可变的位置参数,两个星号**表示是可变的关键字参数。 #!env python #coding=utf-8 # def foo(*args, **kwar ...
2017-07-24机器学习之Logistic回归与Python实现 logistic回归是一种广义的线性回归,通过构造回归函数,利用机器学习来实现分类或者预测。 一 Logistic回归概述 Logistic回归的主要思想是,根据现有的数据对分类边 ...
2017-07-24机器学习之朴素贝叶斯(NB)分类算法与Python实现 朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是最为广泛使用的分类方法,它以概率论为基础,是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 一、 概述 1.1 简介 朴 ...
2017-07-23机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结 ...
2017-07-23数据挖掘的基本概念:数据库、数据仓库、机器学习,统计学 “数据挖掘“(Data Mining)又被称为“数据中的知识发现”(KDD),顾名思义,也就是通过数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估 ...
2017-07-23机器学习之k-近邻(kNN)算法与Python实现 k-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor),是最简单的机器学习分类算法之一,其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类(这k个样本数据和目标 ...
2017-07-23样本统计量与总体的关系,抽样分布的概念性质 本文对抽样分布的概念、无偏差和最小偏差等性质,以及中心极限定理和样本比例的抽样分布进行总结。 1 抽样分布基本概念 参数(parameter):参数是对总 ...
2017-07-23图形和数值的数据集描述方法 图形方法对数据集的描述 1. 条形图(bar graph) 条形图一般横向表示类别(class),纵向表示该类别所对应的类别频率(class frequency)。 2. 饼状图(pie graph) 饼状图 ...
2017-07-23掌握R语言中的apply函数族 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算。 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while ...
2017-07-22R语言绘图学习笔记 在做数据分析时,我们通常作的举动就是画散点图分析。因为通过散点图的分析,我们可以最直观,最简单的得出大概的结论。今天我分享的内容就是R语言的绘图函数。 关于R语言强大的绘图功能 ...
2017-07-22R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介 ...
2017-07-22R语言与点估计学习笔记(EM算法与Bootstrap法) 一、EM算法 EM算法是一种在观测到数据后,用迭代法估计未知参数的方法。可以证明EM算法得到的序列是稳定单调递增的。这种算法对于截尾数据或参数中有一些我们 ...
2017-07-22R语言与点估计学习笔记(矩估计与MLE) 众所周知,R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有:矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...
2017-07-22R语言与回归分析几个假设的检验 一、从线性回归的假设说起 对于线性回归而言,若要求回归估计有一些良好性质比如无偏性,就需要加上一些假定条件。比如要达到估计的无偏性,我们通常需要加上高斯-马尔科夫 ...
2017-07-22优化与求解非线性方程组(单变量问题) 求函数极值的问题通常被化简为求解导数为0的点的问题。所以优化问题通常与解非线性方程组联系起来。在前面写点估计中的mle时,我们介绍了R中求解方程极值的函数nlm(), ...
2017-07-21多变量非线性方程求解问题(牛顿迭代法) 关于多变量的多元函数,我们求解考虑解的问题与单变量是极其类似的。考虑在x处的一阶泰勒展开,我们有0=f(x0)=f(x)+j(x)(x-x0)(后面的等号近似成立,j表示jacobia ...
2017-07-21R语言与非参数统计(核密度估计) 核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。 假设我们有n ...
2017-07-21R语言与机器学习中的回归方法学习笔记 机器学习中的一些方法如决策树,随机森林,SVM,神经网络由于对数据没有分布的假定等普通线性回归模型的一些约束,预测效果也比较不错,交叉验证结果也能被接受。下面以R ...
2017-07-21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深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26