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】神经网络最后一层：激活函数加还是不加？核心逻辑与选择指南

2025-12-05

在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异常；有人在分类任务中省略激活函数，使得模型无法输出合理概率分布。实际上，这一问题 ...

【CDA干货】特征相对重要性：解锁模型鲁棒性与可解释性的双重密钥

2025-12-05

在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据，将难以通过合规审查；电商推荐模型若对异常点击数据敏感，会导致推荐效果剧烈波动。而 ...

【CDA干货】神经网络损失函数：没有“最佳值”，但有“最优解”

2025-12-02

在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却在损失降至0.1还是0.01时陷入迷茫；资深开发者则明白，纠结“具体降到多少”本身就是 ...

CDA数据分析师：用参数估计，让样本数据说出总体真相

2025-12-02

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全年销量趋势，从2000份用户问卷中评估全网用户满意度，从50家门店数据中预测全国门店营 ...

【CDA干货】解密LSTM预测结果：为何有时相同，有时不同？

2025-12-01

在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用同一模型、同一输入数据，多次预测的结果却可能存在差异；而有时，预测结果又能完全复 ...

【CDA干货】pandas列标签获取全攻略：数据处理的“入门钥匙”

2025-11-25

在pandas数据处理工作流中，“列标签”（Column Labels）是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识”，更是数据筛选、清洗、聚合等操作的基础依据。无论是初学者面对陌生数据集时的“数 ...

【CDA干货】Tableau滑动条：让数据动态叙事的交互核心

2025-11-21

在数据可视化领域，“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势”“不同客单价区间的用户转化”时，传统固定筛选的图表往往需要反复调整参数，效率低下 ...

【CDA干货】业务模型与数据模型：数字化时代的“双轮”差异与协同

2025-11-20

在企业数字化转型过程中，“业务模型”与“数据模型”常被同时提及，却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如何通过活动提升转化”，数据团队口中的“用户增长模型”则聚焦“如何用算法预测转化概 ...

【CDA干货】游戏流失预测：解码用户行为序列中的流失信号

2025-11-20

在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下，“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从“高频登录”到“间隔变长”，从“付费活跃”到“零消费”，每一步变化都藏在用户行为 ...

【CDA干货】层次回归分析：变量是否需要标准化？——从原理到实战的决策指南

2025-11-13

在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学变量，再引入心理特质变量），观察模型R²的变化、F检验显著性及回归系数，判断新增变 ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...

【CDA干货】机器学习分类模型：从原理到实战的完整指南

2025-11-06

在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...

CDA 数据分析师：决策树分析实战指南 —— 可解释性建模与业务规则提取核心工具

2025-11-06

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户是否流失并明确流失原因”“判断客户是否办理贷款并提炼审批规则”。这类问题需要模型 ...

【CDA干货】DDPM 模型 loss 多少合适？从原理到实操的科学评估指南

2025-11-04

在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算合适？” 与分类任务（如 ImageNet 分类，验证集 loss 低于 0.3 可认为效果优秀）或回 ...

CDA 数据分析师：逻辑回归实战指南 —— 二分类预测与业务决策的核心工具

2025-10-31

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户是否会购买产品”“识别交易是否为欺诈”。这类问题无法用预测数值的线性回归解决，而 ...