简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression) 一、一般线性回归遇到的问题     在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表现在： 预测精度：这里要处理好这样 ...

简单易学的机器学习算法—分类回归树CART

2017-03-22

简单易学的机器学习算法—分类回归树CART 分类回归树（Classification and Regression Tree，CART）是一种典型的决策树算法，CART算法不仅可以应用于分类问题，而且可以用于回归问题。 一、树回归的概念   ...

机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合

2017-03-20

机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合 1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合 ...

斯坦福机器学习实现与分析之二（线性回归）

2017-03-15

斯坦福机器学习实现与分析之二（线性回归） 回归问题提出 首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题，一般我们不可能测量出每一种情况（工作量太大），故多是测量一组数据，基于此数据去预 ...

大数据时代企业管理面临的挑战及对策

2017-03-14

大数据时代企业管理面临的挑战及对策 随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代，它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方 ...

大数据征信的发展背景及与传统征信的比较

2017-03-12

大数据征信的发展背景及与传统征信的比较 传统征信在方便个人信贷、辅助金融授信决策、防范信用风险和提升金融获得性等方面发挥着关键作用，但其在互联网金融领域的局限性也不容忽视。一是全国还有5亿左右人口 ...

机器学习中特征选择概述

2017-03-11

机器学习中特征选择概述 1. 背景 1.1 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果：  （1） 特征个数越多，分析特征 ...

论大数据的泡沫、价值与应用陷阱

2017-03-11

论大数据的泡沫、价值与应用陷阱 大数据源起：对未来不确定性的恐惧 　　我们所生活的世界，就像一片混沌（chaos），大数据时代，我们周围更是充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音，数据爆炸式增长和科技高 ...

机器学习入门:K-近邻算法

2017-03-11

机器学习入门:K-近邻算法 先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题 ...

五大尴尬掣肘大数据

2017-03-08

五大尴尬掣肘大数据 1.预测后不敢用 如果把大数据比作算命显然有点欺负了这位IT新宠，但从目前的大数据分析领域看，在很多行业应用上还存在敢测不敢用的尴尬，预测结果更多是印证而不是代替决策，除了大数据 ...

IBM SPSS Modeler算法系列--决策树CHAID算法

2017-03-06

IBM SPSS Modeler算法系列--决策树CHAID算法 谈到算法，大家都觉得挺神秘的，对没有学过统计学相关知识的朋友来说，太多的数学公式没法理解，很多书籍介绍的也比较表象，看得云里雾里的，那么今天，我们将尝试 ...

如何精准使用大数据

2017-03-05

如何精准使用大数据 大量全面的数据是精准品牌营销的基础，企业首先要收集用户数据，建立庞大的数据库，为品牌精准投放铺垫。在数字化时代，我们上网购物、看视频、听音乐、玩游戏甚至沟通交流都会留下印记。企 ...

SPSS--描述性统计分析--探索性分析

2017-03-03

SPSS--描述性统计分析--探索性分析 菜单 除了可以计算基本的统计量之外，也可以给出一些简单的检验结果和图形，有助于用户进一步的分析数据。使得用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息。 ...

用户调研、竞品分析、数据分析、行业分析4个方法，轻松挖掘产品需求

2017-03-01

用户调研、竞品分析、数据分析、行业分析4个方法，轻松挖掘产品需求 一般产品的需求来源，除了老板和其他同事（运营或市场)的业务需求，还可以来自以下几个方面： 1.用户调研 用户调研的手法有很多， ...

R语言中的缺失值处理

2017-02-27

R语言中的缺失值处理 在处理一些真实数据时，样本中往往会包含缺失值（Missing values)。我们需要对缺失值进行适宜的处理，才能建立更为有效的模型，使得后续预测分析能有更小的偏差。本文将罗列不同的缺失值处 ...

大数据时代,用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据

2017-02-27

大数据时代,用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据 你可能有注意到，「大数据(Big Data)」在我们的生活裡已经掀起滔天巨浪，继云端运算(Cloud Computing)之后，俨然成为学术界跟科技业中最热门的潮字(Buz ...

教你如何用R进行数据挖掘

2017-02-26

教你如何用R进行数据挖掘 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户 ...

中国宏观经济数据分析入门

2017-02-25

中国宏观经济数据分析入门 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观 ...

R语言中的离群值检测和处理

2017-02-19

R语言中的离群值检测和处理 数据中的离群值往往会扭曲预测结果并影响模型精度，回归模型中离群值的影响尤其大，因此我们需要对其进行检测和处理。 离群值检测的重要性 处理离群值或者极端值并不是数据建 ...

简单的认识R语言和逻辑斯蒂回归

2017-02-19

简单的认识R语言和逻辑斯蒂回归 在生活中并不是所有的问题都要预测一个连续型的数值，比如药剂量，某人薪水，或者客户价值；逻辑斯蒂回归回归它主要用于只有两个结果的分类问题，它定义结果的变量只有两类的值 ...