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 ...
2017-05-11Python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 ...
2017-05-11SPSS: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 ...
2017-05-10SPSS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 ...
2017-05-10SPSS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 ...
2017-05-10SPSS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 ...
2017-05-10R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 ...
2017-05-09Python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 ...
2017-05-08R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 ...
2017-05-08R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