中级数据科学家如何提高模型精度？

2023-10-14

提高模型精度是中级数据科学家在工作中非常重要的任务之一。通过优化模型，我们可以更好地理解和预测数据，并为业务决策提供更准确的指导。下面将介绍一些方法，帮助中级数据科学家提高模型精度。 数据质量与特征 ...

用numpy计算逆矩阵精度缺失严重，怎样解决？

2023-04-28

在计算机科学领域中，矩阵是一个非常重要的数学工具，因为它们能够表示许多数据结构和应用。在很多情况下，我们需要对矩阵进行操作，比如求矩阵的逆矩阵，而numpy是一种常用的数值计算库，也提供了对矩阵的支持。 ...

神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？

2023-03-14

近年来，神经网络和注意力机制的结合已经成为了自然语言处理领域中的研究热点。但是，在实际应用中，有时候我们会发现，当将注意力机制加入到神经网络中时，模型的精度反而下降了。为什么会出现这种情况呢？本文将从 ...

Python双精度浮点数运算并分行显示操作示例

2018-06-06

Python双精度浮点数运算并分行显示操作示例 这篇文章主要介绍了Python双精度浮点数运算并分行显示操作,涉及Python数学运算及显示相关操作技巧,注释备有详尽的说明,需要的朋友可以参考下 #coding=utf8 def do ...

关于Python中浮点数精度处理的技巧总结

2017-10-06

关于Python中浮点数精度处理的技巧总结 前言 最近在使用Python的时候遇到浮点数运算，发现经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。 ...

【CDA干货】基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南

2025-08-25

基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具，但其原始曲线常因数据离散性呈现 “锯齿状”，影响视觉解读与诊断阈值判断。本文系统阐 ...

【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】Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析

2025-08-20

Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势，成为业务分析中不可或缺的工具。尤其在区域数据对比（如门店销售、用户分布）、异常 ...

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析

2025-08-20

PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的卷积操作（本质是 im2col 变换后的矩阵乘法），还是 Transformer 模型中的注意力计算， ...

数据建模：CDA 数据分析师的核心驱动力

2025-08-20

数据建模：CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中，数据已成为企业决策的核心资产。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为连接数据与业务的桥梁，通过数据建模技术将碎片化信息转化为战略洞察，推动各 ...

【CDA干货】KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南

2025-08-20

KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评估体系中，KS 曲线（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心标尺” 之一。它通过对比 “ ...

CDA 数据分析师：巧用 SQL 多个聚合函数，解锁数据多维洞察

2025-08-18

CDA 数据分析师：巧用 SQL 多个聚合函数，解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中，单一维度的统计（如 “总销售额”“用户总数”）往往无法满足业务决策的深度需求。而 SQL 多个聚合函数的组合使用（如同时调用SUM ...

【CDA干货】随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析

2025-08-14

随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广泛应用于分类、回归等任务。而特征重要性（Feature Importance）排名作为随机森林的核 ...

【CDA干货】t 统计量为负数时的分布计算方法与解析

2025-08-14

t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。当 t 统计量出现负数时，许多初学者会对其分布计算产生困惑。本文将从 t 分布的基本特 ...

【CDA干货】前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像

2025-08-13

前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像​ 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与后台流量如同数据链路的 “双重镜像”，前者映射用户与产品的交互轨迹，后者记录系统运 ...

【CDA干货】基于经纬度数据生成城市医疗机构分布热力图的方法与实践

2025-08-07

基于经纬度数据生成城市医疗机构分布热力图的方法与实践 在城市规划、公共卫生管理和医疗资源优化等领域，直观展示医疗机构的空间分布特征具有重要意义。热力图作为一种通过颜色梯度反映地理要素密度的可视化工具， ...

【CDA干货】评判两组数据与初始数据准确值的方法

2025-08-07

评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中，我们常常会面临这样的情况：需要对通过不同方法、不同过程得到的两组数据进行评估，判断它们与初始设定的准确值（或真实值）之间的吻合程度。这种评判不仅 ...

【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】解析 LSTM 训练后输出不确定：成因与破解之道

2025-07-29

解析 LSTM 训练后输出不确定：成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域，长短期记忆网络（LSTM）凭借其捕捉长距离依赖关系的独特能力，成为自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务的核心工具。然而，在实 ...

【CDA干货】左偏态分布转正态分布：方法、原理与实践

2025-07-29

左偏态分布转正态分布：方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布：方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中，正态分布因其良好的数学性质（如对称分布、均值与中位数重合、68-95-99.7 法则）成为许多方法 ...