【CDA干货】数学界中的统计学高级算法：原理、应用与价值

2025-12-26

统计学作为数学的重要分支，是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现，传统统计方法已难以应对高维、非线性、异构数据的分析需求。数学界由此衍生出一系列统计学高级算法，这些算法以深厚 ...

【CDA干货】超小数据集训练Loss的极限探索：非过拟合前提下的边界与突破

2025-12-17

在机器学习实践中，“超小数据集”（通常指样本量从几十到几百，远小于模型参数规模）是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、工业场景的故障样本、科研中的初期实验数据等，都可能受限于采集成本或样本稀缺性，只 ...

【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】数据标准化后出现负值？别急！场景化解决全方案

2025-12-02

在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一尺度，为模型训练或业务分析扫清障碍。但很多数据从业者会陷入“负值恐慌”：Z-score ...

【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干货】人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例

2025-09-24

人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一道防线”。传统检测模式依赖人工肉眼观察、手持设备采样、破坏性试验，存在效率低（如 ...

【CDA干货】机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析

2025-09-09

机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于推荐系统、金融风控、工业质检、医疗诊断等领域。然而，并非所有机器学习项目都能实现 ...

【CDA干货】随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析

2025-09-05

随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的经典代表，凭借对单决策树缺陷的优化，成为分类、回归任务中的 “万 ...

【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 ...

异常值处理的常用算法

2024-12-06

异常值在数据分析和机器学习中起着至关重要的作用。它们可能源自测量错误、数据损坏，或者代表真实但罕见的事件。这种数据的存在可能会极大地影响我们的分析结果和模型准确性。因此，识别和处理异常值是我们必须认真 ...

无序多分类logistic回归中的特征选择方法

2024-12-06

在无序多分类Logistic回归中，特征选择是至关重要的一步，直接影响模型性能和解释能力。选择合适的特征可以使模型更加简洁高效，提高预测准确性，从而为数据分析师带来更好的工作成果和职业发展机会。下面将介绍几种 ...

如何用机器学习提升数据分析能力

2024-12-05

在当今信息爆炸的时代，数据扮演着至关重要的角色。然而，仅拥有大量数据并不足以获得深刻的洞察力。这就引入了机器学习（ML）这一强大工具，它不仅能够加速数据分析过程，还能为我们带来更精准的预测和更深入的见解 ...

数据分析培训的直播课程选择

2024-12-03

从零开始提升数据分析能力 数据分析在当今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。无论是为了职业发展、兴趣还是转行，掌握数据分析技能都能为你打开新的机遇之门。通过参与直播课程，你将获得系统化的知识，快速提升 ...

数据挖掘与分析中的机器学习方法

2024-11-15

在当今的数据驱动世界中，机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型，实现对未知数据的预测和分析。随着大数据和计算能力的迅速发展，机器学习的应用范围日益广 ...

大数据分析师证书

2024-10-30

大数据分析师证书 针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。 1．领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延，了 解 ...

学数据分析需要学什么？课程内容全面解析

2024-10-18

在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为许多行业不可或缺的一部分。无论是企业决策、市场营销，还是产品开发，数据分析都能提供深刻的洞察力，帮助组织做出明智的决定。那么，学习数据分析需要掌握哪些知识和技能 ...

大数据分析师证书怎么考

2024-10-16

大数据分析师证书考什么 针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。 1．领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延， ...

大数据分析师证书

2024-10-11

大数据分析师证书 针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。 1．领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延，了 解 ...

什么是数据挖掘的流程？一步步带你掌握数据挖掘的完整过程

2024-09-14

数据挖掘已经成为现代商业和科技领域中不可或缺的一部分。它不仅帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，还为决策提供了有力的支持。本文将带你详细了解数据挖掘的完整流程，从商业理解到模型部署，帮助你逐步掌握这 ...

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

2024-08-30

在完整的机器学习流程中，数据标准化（Data Standardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？ A.        决策树 ...