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【spss典型相关分析】数学建模__SPSS_典型相关分析

【spss典型相关分析】数学建模__SPSS_典型相关分析
2017-04-30
【spss典型相关分析】数学建模__SPSS_典型相关分析 典型相关分析 在对经济问题的研究和管理研究中,不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度,而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相 ...

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机
2017-04-03
简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机 一、感知机的概念     感知机是一种二类分类的线性模型,输入实例的特征向量,输出为实例的类别,即+1或者-1。感知机模型是神经网络和支持向量机的基 ...

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering)

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering)
2017-03-28
简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering) 一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 在复杂网络的表示中,复杂网络可以建模成一个图,其中,V表示网络中的节点的集合,E表示的是连 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)
2017-03-24
简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解
2017-03-24
简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解 一、SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中的酉矩阵,的半正定对角矩阵,的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵。这样的分解称 ...

在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(下)

在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(下)
2017-03-18
在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(下) 第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些,但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下(注意 ...

数据挖掘十大算法之决策树详解(1)

数据挖掘十大算法之决策树详解(1)
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解(1) 从分类问题开始 分类(Classification)任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题不仅是一个普遍存在的问题,而且是其他更加复杂的决策问题的基础,更是机器学习 ...

机器学习实战之PCA

机器学习实战之PCA
2017-03-14
机器学习实战之PCA 1.  向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以 ...

主成分分析(PCA)特征选择算法详解

主成分分析(PCA)特征选择算法详解
2017-03-12
主成分分析(PCA)特征选择算法详解 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1、 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显 ...

R语言不平衡数据分类指南

R语言不平衡数据分类指南
2017-02-27
R语言不平衡数据分类指南 目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模,基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型,只要我们选择了合适的算法,总能得到比较精确的结果。然而 ...

R语言学习笔记三

R语言学习笔记三
2017-02-17
R语言学习笔记三 10)求解线性方程组和逆矩阵 Solve函数求出a %*% x = b中的x向量值,即求解线性方程组,通常使用前2个参数,第一个是a,为系数矩阵  ,第二是b为常数项,当b ...

如何正确应用SPSS 软件做主成分分析

如何正确应用SPSS 软件做主成分分析
2017-01-21
如何正确应用SPSS 软件做主成分分析 1引言 主成分分析( principal components analysis) 也称主分量分析,由霍特林(Hotelling)于1933 年首先提出。主成分分析是利用降维的思想,在 ...

因子得分系数矩阵_spss因子得分系数矩阵_因子得分系数矩阵含义

因子得分系数矩阵_spss因子得分系数矩阵_因子得分系数矩阵含义
2016-12-24
因子得分系数矩阵_spss因子得分系数矩阵_因子得分系数矩阵含义 主成分因子分析中的成分得分系数矩阵的数值代表什么含义 通过主成分分析法提取公因子,得到成分得分系数矩阵( Component Score Coefficient M ...

数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法

数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法
2016-12-14
数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法 数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描 ...

数据分析-AHP层次分析法

数据分析-AHP层次分析法
2016-12-04
数据分析-AHP层次分析法 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Satty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法 ...

数据挖掘与生活:算法分类和应用

数据挖掘与生活:算法分类和应用
2016-11-23
数据挖掘与生活:算法分类和应用 相对于武汉,北京的秋来的真是早,九月初的傍晚,就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会,设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内 ...

R语言里的矩阵处理学习笔记

R语言里的矩阵处理学习笔记
2016-10-25
R语言里的矩阵处理学习笔记 关于矩阵,通常都会使用matlab来做处理。其实使用R也可以对矩阵做出一些简单的处理。而R语言中提供的matrix,matlab包也提供了不少关于矩阵处理的东西(可以通过??matlab来查看具体 ...

大数据时代的网络分析,如何全盘挖掘大数据

大数据时代的网络分析,如何全盘挖掘大数据
2016-10-20
大数据时代的网络分析,如何全盘挖掘大数据 我们生活在一个互联实体(entities)构成的复杂世界中。人类涉足的所有领域,从生物学到医学、经济学和气候科学,都充满了大规模数据集。 这些数据集将实体(entiti ...

用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法
2016-09-07
用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什 ...

客户细分:如何找到最有价值的TA?

客户细分:如何找到最有价值的TA?
2016-08-08
关于客户分类的内容早就想写却不知道怎么动笔,因为客户分类没有统一方法和规则,行业之间分类的方法、角度完全不同,今天可能犯神经病了,突然想清楚该怎么写啦~~ 上一篇文章介绍了用定位理论打造 ...
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