数据挖掘的流程是什么？

2023-06-15

数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中发现潜在的有价值的信息和模式的过程。它利用统计学、机器学习、人工智能等技术手段，将数据转化为有意义的知识，以支持决策、预测和发现新的关联等应用。 数据挖掘的流程一 ...

什么是机器学习模型？

2023-06-15

机器学习模型是一种计算机程序，它能够自动从数据中学习，并能用于分类、预测和决策等任务。简单来说，机器学习模型就是将输入数据映射到输出结果的一个函数。 机器学习模型可以分为监督学习、无监督学习和强化学习 ...

数据分析师你最擅长什么

2023-05-24

随着数据量的不断增加，数据分析师的角色变得越来越关键。他们可以通过对数据进行深入分析，揭示隐藏在其中的规律和趋势，从而为企业提供基于事实的决策建议。但是，要成为一名优秀的数据分析师并不容易，需要具备 ...

什么专业可以报数据分析师

2023-05-11

数据分析岗位专业背景要求的不确定性 随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据分析师的需求日益增长。然而，关于适合从事数据分析工作的特定专业背景的讨论仍然存在不确定性。这是因为数据分析领域涉及多 ...

用SPSS一元线性回归后的调整后r方与r方的差有什么关系？

2023-05-08

一元线性回归是一种用于分析两个变量之间关系的统计方法。它可以帮助我们理解一个因变量如何随着一个自变量的变化而变化。在进行一元线性回归分析后，我们会得到两个重要指标：R方和调整后R方。这篇文章将探讨这两 ...

Anaconda包含numpy、sklearn这两个第三方库吗？

2023-04-24

简答： Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 两个常用的第三方库。这两个库在数据分析和机器学习领域都有广泛的应用，能够帮助用户进行各种数学计算、统计分析和模型训练等任务。 详解： Anaconda 是一个开源的 Pyt ...

神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？

2023-04-07

神经网络反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，其本质是通过最小化损失函数来寻找权重和偏置参数的最优值。在深度学习中，尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域中，神经网络 ...

在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？

2023-04-03

在神经网络中，BatchNorm（批归一化）和激活函数是两个关键的组成部分，对于它们的顺序，存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题，并提出一个综合考虑的解决方案。 理论分析 BatchNorm ...

如何判断深度神经网络是否过拟合？

2023-03-27

深度神经网络是一种强大的机器学习工具，可以用于各种应用，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统等。但是，当训练数据过少或模型过于复杂时，可能会导致过拟合问题。本文将介绍如何判断深度神经网络是否过拟合。 ...

为什么以及如何学习“生产性数据科学”？

2022-02-28

数据科学和机器学习可以以不同程度的效率和生产力进行实践。无论应用领域或专业，数据科学家--初学者或经验丰富的专业人员--都应努力提高他/她在典型数据科学任务的所有方面的效率, 统计分析， ...

未来5年，数据科学工作岗位会短缺吗？

2022-02-28

c 在过去的五年里，当python编程成为潮流时，我一直在数据科学领域工作。当时，在2016年，神经网络和深度学习只是一些时髦的词。当时有一场关于谷歌自动驾驶汽车和强化学习的炒作。但是，大多数数据科学爱好者 ...

数据科学是一个垂死的职业吗？

2022-02-20

介绍 我最近读到一篇文章，将数据科学描述为一个过饱和的领域。文章预测ML工程师将在未来几年取代数据科学家。 根据这篇文章的作者，大多数公司致力于用数据科学解决非常相似的业务问题。因此，数据科学家 ...

数据科学是一个即将消失的职业吗？

2022-02-15

在一天结束时，数据科学家为一个组织提供的价值在于他们将数据应用于真实世界的使用案例的能力。 共享 介绍 我最近读了一篇文章，描述数据科学是一个过度饱和的领域。这篇文章预测， ...

深度学习损失函数

2018-08-24

深度学习损失函数 在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到输出端； 2、定义损失函数L(x, y | theta)； ...

应用数据挖掘进行客户关系管理

2018-05-18

应用数据挖掘进行客户关系管理 在当今市场上，商业的成功离不开有效的客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客户关系管理的本质是更有效地进行竞争。客户关系管理的目标是缩减销售周期和销 ...

机器学习中的数据集合

2018-03-31

机器学习中的数据集合 数据集分类 在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。 训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或 ...

【国韵(北京)食品销售有限公司】招聘数据分析师

2018-01-31

【国韵(北京)食品销售有限公司】招聘数据分析师 直通仓是一家B2B供应链平台，上游和品牌商建立战略合作，同时在城市内建立数十个前置仓，把快销日化、甚至生鲜等商品日直接前移到了前置仓里，通过把城市版图画成一个 ...

基于标记数据学习降低误报率的算法优化

2017-12-30

基于标记数据学习降低误报率的算法优化 无论是基于规则匹配的策略，还是基于复杂的安全分析模型，安全设备产生的告警都存在大量误报，这是一个相当普遍的问题。其中一个重要的原因是每个客户的应用场景和数据都 ...

SPSS聚类分析：二阶聚类分析

2017-12-18

SPSS聚类分析：二阶聚类分析 一、概念（分析-分类-两步聚类）。 是一个探索工具，用来揭示数据集中的自然分组（或聚类），如果不揭示，这些分组是不明显的。此过程使用的算法有多个不错的特征使其 ...

SPSS回归分析：自动线性模型

2017-11-19

SPSS回归分析：自动线性模型 一、自动线性模型（分析-回归-自动线性建模） 1、 目标（分析-回归-自动线性建模-构建选项） 2、基本（分析-回归-自动线性建模-构建选项） 自动准备 ...