数据分析：常用的降维方法之主成分分析

2015-09-24

数据分析：常用的降维方法之主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 　　在统计学中，主成分分析是一种简化数 ...

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

2015-04-02

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 ...

神经系统和大数据，新降维算法让大脑变得简单

2014-09-03

         神经系统和大数据，新降维算法让大脑变得简单，科学家现在已经可以检测和记录大脑中数百个神经元的活性，并不断进行技术开发承诺成倍增加这个数目。 然而， ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

2025-08-25

神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

【CDA干货】SASEM 决策树：理论与实践应用

2025-08-07

SASEM 决策树：理论与实践应用 在复杂的决策场景中，如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策，是各界关注的焦点。SASEM 决策树作为一种融合了统计分析、结构方程模型（SEM）思想与传统决策树优势的分析工具，为 ...

【CDA干货】鸢尾花判别分析：机器学习中的经典实践案例

2025-07-29

鸢尾花判别分析：机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里，有一个经典的数据集如同引路明灯，为无数初学者打开了模式识别与分类算法的大门，它就是鸢尾花数据集。鸢尾花判别分析不仅是机器学习入门的绝佳案例 ...

【CDA干货】随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析

2025-06-23

随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析​ ​ ​ ​ 在数据分析与机器学习领域，随机森林模型与 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判别分析）都是备受关注的工具。它们凭借独特的算法原理与分析逻辑，在不同场景下发挥着 ...

数据分析学习指南

2025-02-17

数据分析作为一门跨学科领域，融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者，系统化的学习路径和实用的资源推荐都能帮助你更好地掌握这门技能。本文将为你提供一份详细的学习指南 ...

还在被数据分析师面试问题难倒？这10个高频考题+答案，提前背熟！

2024-12-20

在准备数据分析师面试时，掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸，以下是10个高频考题及其详细解析，外加一些面试中的小技巧和实用建议，助你在面试中稳操胜券！ 1️⃣ 数学模型掌握情况 考察 ...

数据分析师的统计学基础知识

2024-12-15

数据分析师在当今的商业和技术环境中扮演着至关重要的角色，他们的工作对于任何数据驱动的企业来说都是不可或缺的。那么，作为一个成功的数据分析师，需要掌握哪些统计学基础知识呢？ 描述性统计 首先，我们从描述性 ...

优化随机森林模型的策略

2024-12-06

随机森林，作为一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据分析和预测建模中。要充分发挥随机森林模型的潜力，我们需要深入了解如何优化其性能，以在不同场景下获得更准确和稳健的结果。优化随机森林模型涉及多个方面， ...

模型过拟合的优化解决方案

2024-12-06

理解模型过拟合 模型过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现出色，但在新数据或未见过的数据上表现不佳的现象。这通常是因为模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的噪声而非内在模式，导致泛化能力下降。 简化模型复杂 ...

数据分析模型的错误分析与修正

2024-12-06

数据分析模型的构建是一个错综复杂的过程，涉及数据处理、模型训练、误差分析和优化等多个关键环节。在这篇文章中，我们将深入探讨常见的问题及解决方案，以及如何通过错误分析不断完善模型。 数据问题 数据在数据分 ...

欠拟合与数据预处理的关系

2024-12-05

数据分析中，欠拟合是一种常见问题，指机器学习模型在训练和测试数据上表现不佳，往往由模型过于简单所致。这篇文章将探讨欠拟合与数据预处理之间的关系，以及如何通过合适的方法解决这一挑战。 欠拟合案例分享与影 ...

如何使用SPSS进行多变量分析

2024-12-05

在数据分析的领域中，多变量分析是一项关键任务，可以帮助我们深入了解数据集中各个变量之间的复杂关系。借助SPSS软件，我们能够高效地进行这一类分析。本文将引导您通过 SPSS 进行多变量分析的关键步骤，并分享实用 ...

如何选择合适的模型优化算法

2024-12-05

数据分析一直是理解数据、发现趋势和做出明智决策的核心。在众多数据分析工具中，SPSS作为一个强大的多变量分析工具，为我们提供了丰富的方法和步骤来处理数据。让我们探索如何选择适当的模型优化算法，以便更好地利 ...

随机森林对于大数据分析的优势

2024-12-05

随机森林是一种强大且多用途的机器学习算法，在大数据分析领域发挥着重要作用。让我们深入探讨随机森林在处理大数据时的关键优势，并了解为什么它备受推崇。 高度可扩展性与并行化处理 随机森林通过同时构建多棵决策 ...

数据分析需要掌握的统计学知识

2024-12-04

了解数据的本质：描述性统计 描述性统计是数据分析中的基石，通过各种统计量揭示数据的基本特征。从均值、中位数到标准差和四分位数间距，这些指标让我们深入了解数据的分布和特征。想象一下，当你手头有大量销售数 ...

数据分析的基础知识与进阶技巧

2024-12-03

数据分析的基础知识 数据分析是一个多步骤且复杂的过程，旨在从数据中提取有价值信息以支持决策。这涉及数据的收集、清洗、转换、建模和可视化等环节。例如，在确定数据分析目标时，我们可以考虑发现流失用户特征或 ...

数据分析基础学习路径图

2024-12-03

数据分析是一门引人入胜且充满挑战的领域，它串联着数据的意义与我们的决策需求。无论你是初学者还是经验丰富的专家，掌握数据分析的基础知识和进阶技巧都至关重要，这将为你在数据的海洋中航行提供一副可靠的指南。 ...