机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...
2017-05-11
Python里面的矩阵与矢量化运算 Python在数据挖掘、数据分析中用的很多。最基础的矩阵与矢量化运算需要掌握。 需要下载安装的包:Numpy Windows下cmd窗口输入以下命令即可成功安装 ...
2017-05-11R语言学习之矩阵 很多人是在线性代数课学的矩阵,当时什么问题都没有,除了一个问题:学习矩阵到底有什么用呢?矩阵是一个集合,它里面可以存放很多对象,比如一个行就是一个对象(或者说记录),每一个对象又 ...
2017-05-11R语言中的数组和列表 R语言中的数组与其它语言数组类似,它是一种高维的数据结构。维数过高运算会很不方便,所以用的很少,这里介绍是本着不落下任何知识点的目的。万一以后遇到了,虽然不方便,还是可以进行运 ...
2017-05-11
SPSS:如何进行探索分析 探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上,对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上,增加了有关数据其他特征的文字与图形描述,显得 ...
2017-05-10
SPSS分析技术:多重线性回归模型;极端值与多重共线性的识别与处理 如果拟合质量不好,可能存在的问题主要有以下两个方面: 极端值(强点)的影响。我们都知道,在线性回归分析中,自变量回归系数的确定主要 ...
2017-05-10
SPSS详细操作:碰见有序分类资料,怎么办 经常听到有小伙伴刚学了武林秘籍之卡方检验,只要碰到分类资料就一通乱打,虽说有时候能赢几场,但是也有被打的鼻青脸肿的,还自言自语的说,招数没毛病呀!?事实上毛 ...
2017-05-10
机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较 要点 在常见的机器学习/深度学习项目里,数据准备占去整个分析管道的60%到80%。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的 ...
2017-05-10
SPSS语法的使用 通过使用强大的命令语言,您可以保存并自动执行许多常规任务。它还提供一些在菜单和对话框中没有的功能。大多数命令可以从菜单和对话框访问。但是,某些命令和选项只能通过命令语言使用。命令语 ...
2017-05-10
如何将连续变量创建为变量 要创建分类变量inccat: 从数据编辑器窗口的菜单中选择: 转换> 可视离散化... 在初始的“可视离散化”对话框中,选择要为其创建新的离散化变量的刻度变量和/或 有序变 ...
2017-05-10
R文本分类之RTextTools 古有曹植七步成诗,而RTextTools是一款让你可以在十步之内实现九种主流的机器学习分类器模型的文本分类开发包。 它集成了(或者说支持)如下算法相关的包: 支持向量机(Support Vec ...
2017-05-09
Python中的线性代数运算 这里,为了熟悉Python语言的特性,我们采用一种最原始的方式去定义线性代数运算的相关函数。如果是真实应用场景,则直接使用NumPy的函数即可。 1.向量 创建一个向量 我们可以把P ...
2017-05-09
使用Python进行线性回归 线性回归是最简单同时也是最常用的一个统计模型。线性回归具有结果易于理解,计算量小等优点。如果一个简单的线性回归就能取得非常不错的预测效果,那么就没有必要采用复杂精深的模型了 ...
2017-05-09
干货 :用户细分的流程与方法 通常,用户细分既不是分析的不是起点也不是分析的终点,而是伴随某个特定的分析而存在。精准化营销,需要用户细分,譬如你拥有同城的数十万消费者的资料数据库,随时为有需要的同 ...
2017-05-09
三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法 机器学习正在进步,我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用 ...
2017-05-09
为什么你的数据分析那么好,图表做得那么烂 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计,并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息,尽可能减轻用户获取信息的成本。当 ...
2017-05-09
写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略。如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域 ...
2017-05-08
数据人才工种之数据分析师 什么是数据分析师呢? 关于这个问题,仁者见仁,智者见智。 在我看来,数据分析师就一群做数据分析工作的人,要做好数据分析工作,并不容易。数据分析师在做数据分析工作时,他们 ...
2017-05-08
R语言玩数据:数据+算法+计算引擎+知识表达 本文介绍玩数据的四部曲,分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 一、数据 数据的观点,如下: 玩数据首先要拥有数据,”巧妇难为无米之炊“。 业务 ...
2017-05-08
R文本挖掘之tm包 tm包是R文本挖掘方面不可不知也不可不用的一个package。它提供了文本挖掘中的综合处理功能。如:数据载入,语料库处理,数据预处理,元数据管理以及建立“文档-词条”矩阵。 下面,即从tm包提 ...
2017-05-08在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28