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用交叉验证改善模型的预测表现-着重k重交叉验证

用交叉验证改善模型的预测表现-着重k重交叉验证
2017-05-25
用交叉验证改善模型的预测表现-着重k重交叉验证 机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“)。 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: ...

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数
2017-05-11
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 ...

数据挖掘相关的数学基础

数据挖掘相关的数学基础
2017-05-03
数据挖掘相关的数学基础 数据挖掘,是指从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程,是近年来计算机领域火热的研究内容。作为一个大的命题,为了便于引入讨论,这里以本人目前涉及的游戏工业领域的数 ...

简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method)

简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method)
2017-03-28
简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法,每个算法有不同的适用范围,例如有处理线性可分问题的,有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中, ...

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级
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 ...

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念
2017-03-20
从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念 一直徘徊在机器学习的边缘未敢轻易造次并畏惧其基本原理思想,从每一本厚厚的参考资料中都可以看出机器学习是一门跨越概率论、决策论、信息论以及最优化的学科的综合学 ...

揭秘丨备战CDA数据分析竞赛!

揭秘丨备战CDA数据分析竞赛!
2017-01-16
 Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台,有点类似KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛),企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案 ...

2017校招数据分析岗笔试/面试知识点

2017校招数据分析岗笔试/面试知识点
2016-09-26
2017校招正在火热的进行,后面会不断更新涉及到的相关知识点。 尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少,但好像哪一年都说是就业困难,能够进去当然最好,不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢? 最 ...

数据挖掘与数据建模的9个经验之谈

数据挖掘与数据建模的9个经验之谈
2016-09-23
数据挖掘与数据建模的9个经验之谈 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90年代实践领域诞生的 ...

常见机器学习算法比较

常见机器学习算法比较
2016-07-11
常见机器学习算法比较 机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择 ...

基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究

基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究
2016-05-17
基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究 决策树是指用树形结构来表示决策集合,是一种直观的知识表示方法,同时也是高效的分类器,可以非常容易地产生关联规则。 其中每个内部节点表示在一个属性上的测试,每个 ...
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点
2016-03-19
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点 本文所涉算法均只概述核心思想,具体实现细节参看“数据挖掘算法学习”分类下其他文章,不定期更新中。转载请注明出处,谢谢。 参考 ...

如何做好数据挖掘与数据建模的9条经验总结

如何做好数据挖掘与数据建模的9条经验总结
2016-03-02
如何做好数据挖掘与数据建模的9条经验总结 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90 ...

机器学习算法一览

机器学习算法一览
2016-01-18
文 | 寒小阳 来源  | CSDN博客 引言 提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个 ...
数据挖掘与数据建模的九大定律(2)​
2015-11-03
数据挖掘与数据建模的九大定律(2) 第六,洞察律:数据挖掘增大对业务的认知。  数据挖掘是如何产生洞察力的?这个定律接近了数据挖掘的核心:为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技 ...
数据挖掘与数据建模的9大定律​(2)
2015-10-09
数据挖掘与数据建模的9大定律(2) 第五,模式律(大卫律):数据中总含有模式。 这条规律最早由David Watkins提出。 我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败,因为解决业务问题的模式并不存在 ...
如何做好数据挖掘模型的9条经验总结(2)
2015-09-11
如何做好数据挖掘模型的9条经验总结(2)  第六,洞察律:数据挖掘增大对业务的认知。     数据挖掘是如何产生洞察力的?这个定律接近了数据挖掘的核心:为什么数据挖掘必须是 ...
大数据: 一种新经验主义方法_数据分析师
2015-06-22
大数据: 一种新经验主义方法_数据分析师  当今世界,“大数据”已成为一个热点话题,学术界和产业界都试图在该领域取得突破。何为大数据?这是在充分收集、整理和分析历史经验数据的基础上,运用已有 ...

大数据建模 需要了解的九大形式_数据分析师

大数据建模 需要了解的九大形式_数据分析师
2015-06-09
大数据建模 需要了解的九大形式_数据分析师 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在2 ...

大数据建模 需要了解的九大形式_数据分析师

大数据建模 需要了解的九大形式_数据分析师
2015-01-12
大数据建模 需要了解的九大形式_数据分析师 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。   当前的数据挖掘形式,是 ...

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