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数据挖掘- 分类算法比较

数据挖掘- 分类算法比较
2016-07-20
数据挖掘- 分类算法比较 随着计算能力、存储、网络的高速发展,人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据,人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息,更需要发现更深层次的规律,对决策,商务应用提 ...

常见机器学习算法比较

常见机器学习算法比较
2016-07-11
常见机器学习算法比较 机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择 ...

机器学习实践中应避免的7种常见错误

机器学习实践中应避免的7种常见错误
2016-06-02
机器学习实践中应避免的7种常见错误 在机器学习领域,每个给定的建模问题都存在几十种解法,本文作者认为,模型算法的假设并不一定适用于手头的数据;在追求模型最佳性能时,重要的是选择适合数据集(尤其是“ ...

矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战

矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战
2016-05-06
矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战 数据  关于NMF,在隐语义模型和NMF(非负矩阵分解)已经有过介绍。 用户和物品的主题分布 运行后输出: 可视化物品的主 ...

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析
2016-04-24
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 一. LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear&nbs ...

如何利用机器学习进行海量数据挖掘

如何利用机器学习进行海量数据挖掘
2016-04-20
互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理,只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设定好一些规则,由机器来执行。但特征一多规则就很难制定,即使定下了规则也没法根据实际情况灵活变化。机器学习可以很好的解决 ...

美团实例详解机器学习如何解决问题

美团实例详解机器学习如何解决问题
2016-04-06
前言:随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的 ...

统计中分类算法总结

统计中分类算法总结
2016-03-19
统计中分类算法总结 对于很多做统计的人员来说,对统计中的算法知道的不是很全面,下面就对统计中分类算法做个总结。 数据转换 主要有两种: l   归一化处理 主要通过把数据归一到一 ...
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点
2016-03-19
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点 本文所涉算法均只概述核心思想,具体实现细节参看“数据挖掘算法学习”分类下其他文章,不定期更新中。转载请注明出处,谢谢。 参考 ...
把小样本经验用在海量样本筛选上,才是大数据的价值
2016-02-26
把小样本经验用在海量样本筛选上,才是大数据的价值 从小样本到大数据:概念与误区 最近两年产生并记录的数据,总量占到人类文明以来所有数据总和的90%。我们源源不断记录着一切有价值的信息, ...

 数据挖掘领域的10大经典算法分享

数据挖掘领域的10大经典算法分享
2016-02-12
 数据挖掘领域的10大经典算法分享 在和数据挖掘方面的朋友聊天时,会讨论一些关于挖掘领域方面知识,对于10大经典算法还有过一次激烈的讨论,应为当时是刚接触数据挖掘,不是很懂。国际权威的学术组织the ...

机器学习算法一览

机器学习算法一览
2016-01-18
文 | 寒小阳 来源  | CSDN博客 引言 提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个 ...
聚类分析的主要步骤
2015-11-30
聚类分析的主要步骤 聚类分析的主要步骤 1.数据预处理, 2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数, 3.聚类或分组, 4.评估输出。 数据预处理包括选择数量,类型和 ...
数据挖掘十大经典算法及各自优势
2015-10-27
数据挖掘十大经典算法及各自优势 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 ...

数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用
2015-10-13
数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用 特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要应用价值。特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据 ...
数据挖掘十大经典算法
2015-09-14
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaB ...

技能 | R 家族又添新丁,5个数据科学专用包

技能 | R 家族又添新丁,5个数据科学专用包
2015-09-02
李垠序编译 来自雪晴数据网 R生态体系有其非常之美,在于它的新包贡献系统,而这也可能是R使用者显著增加的根本原因。这一特点与坚如磐石的基础包版本库(CRAN)结合,给了R一个非常优越的条件。任何有 ...
用人工智能读懂大数据_数据分析师考试
2015-07-09
用人工智能读懂大数据_数据分析师考试 关于大数据,现在有两个概念,一个是数据大,另一个就是容量大。“大”确实是一个问题,随之而来的大数据处理问题也是一个老问题。之所以说这是个老问题就在于,之 ...

十大经典数据挖掘算法_数据分析师

十大经典数据挖掘算法_数据分析师
2015-04-25
十大经典数据挖掘算法_数据分析师   1. C4.5   C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改 ...

一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术---数据分析师

一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术---数据分析师
2014-12-11
数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今,已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术,不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点,所以我们尽量用应用人员能够理解的语 ...
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