sas字符变量基于iv值的最优分类 1.IV的用途 IV的全称是InformationValue,中文意思是信息价值,或者信息量。 我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选。比如我们有2 ...
2017-03-27SAS中最常用的10个命令 SAS是乔伊平时学习中常用到的数据处理软件之一。在处理大批量数据时,SAS不能说太好用呢。SAS也是学习起来十分简单的一个软件,掌握一些基本的命令,就可以满足日常的数据处理需求。 ...
2017-03-27简单易学的机器学习算法—Gibbs采样 一、Gibbs采样概述 前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架,但是采样的效率依赖于指定的分布的选择,若是选择的不好,会使得接受率 ...
2017-03-27MATLAB技巧—sort和sortrows函数 1、sort函数 sort函数用于对数据进行排序,通过help sort命令,可以查找到sort函数的具体用法: Y = SORT(X,DIM,MODE) has two optional parameters. DIM selects a dimensio ...
2017-03-27机器学习算法实践—K-Means算法与图像分割 一、理论准备 1.1、图像分割 图像分割是图像处理中的一种方法,图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用 ...
2017-03-27使用Python分析纽约出租车搭乘数据 在纽约,出租车分为两类:黄色和绿色。黄色出租(Yellow TAXI)车可以在纽约五大区(布朗克斯区、布鲁克林区、曼哈顿、皇后区、斯塔滕岛)内任何地点搭载乘客。绿色出租车(Gree ...
2017-03-27机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 八、SVM的实现之SMO算法 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法, ...
2017-03-26机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 五、核函数 如果我们的正常的样本分布如下图左边所示,之所以说是正常的指的是,不是上面说的那样由于某些顽固的离群点导致的线性不可分。它是真的 ...
2017-03-26机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 一、引入 支持向量机(SupportVector Machines),这个名字可是响当当的,在机器学习或者模式识别领域可是无人不知,无人不晓啊。八九十年代的时候 ...
2017-03-26机器学习算法与Python实践之(一)k近邻(KNN) 一、kNN算法分析 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简 ...
2017-03-26简单易学的机器学习算法—马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC 对于一般的分布的采样,在很多的编程语言中都有实现,如最基本的满足均匀分布的随机数,但是对于复杂的分布,要想对其采样,却没有实现好的函数,在这里, ...
2017-03-26Python基础—网络编程 在网络编程中主要是使用Socket(套接字)进行编程,套接字相当于应用程序访问下层网络的服务的接口,使用Socket可以是得不同主机之间进行通信,从而实现数据交换。 1、Socket工作方式 套 ...
2017-03-26python—时间与时间戳之间的转换 对于时间数据,如2016-05-05 20:28:54,有时需要与时间戳进行相互的运算,此时就需要对两种形式进行转换,在Python中,转换时需要用到time模块,具体的操作有如下的几种: 将 ...
2017-03-25简单易学的机器学习算法—Mean Shift聚类算法 一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法,又称为均值漂移算法,Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的,在后来由Yizong Cheng对其进行扩充,主要提出 ...
2017-03-25《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI) 一、潜在语义索引的提出 潜在语义索引(LSI),又称为潜在语义分析(LSA),是在信息检索领域提出来的一个概念。主要是在解决两类问题,一类是一词多义,如“bank”一词 ...
2017-03-25《数学之美》拾遗—TF-IDF 在学习机器学习的过程中,我写了简单易学的机器学习算法的专题,依然还有很多的算法会陆续写出来。网上已经有很多人分享过类似的材料,我只是通过自己的理解,想尽可能用一种通俗易懂 ...
2017-03-25简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2) 一、基于协同过滤的推荐系统 协同过滤(Collaborative Filtering)的推荐系统的原理是通过将用户和其他用户的数据进行比对来实现推荐的。比对的具体方法就是通过 ...
2017-03-25简单易学的机器学习算法—协同过滤推荐算法(1) 一、推荐系统的概念 推荐系统(Recommendation System, RS),简单来说就是根据用户的日常行为,自动预测用户的喜好,为用户提供更多完善的服务。举个简单的例子, ...
2017-03-25简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维 对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作 ...
2017-03-24简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression) 一、一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在: 预测精度:这里要处理好这样一对为题,即样本的 ...
2017-03-24SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
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