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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 ...

SPSS主成分分析与因子分析之比较及实证分析

SPSS主成分分析与因子分析之比较及实证分析
2016-04-20
SPSS主成分分析与因子分析之比较及实证分析 一、问题的提出 在科学研究或日常生活中,常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题。而影响事物的特征及其发展规律的因素(指标)是 ...

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 ...

主成分分析与因子分析之比较及实证分析

主成分分析与因子分析之比较及实证分析
2016-03-22
主成分分析与因子分析之比较及实证分析 一、问题的提出 在科学研究或日常生活中,常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题。而影响事物的特征及其发展规律的因素(指标)是多 ...

R语言中的情感分析与机器学习

R语言中的情感分析与机器学习
2016-02-14
来源 | 雪晴数据网 利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经 ...

文本内容分析在网络大数据中研究那些方向及问题

文本内容分析在网络大数据中研究那些方向及问题
2016-02-05
文本内容分析在网络大数据中研究那些方向及问题 文本内容分析是实现大数据的理解与价值发现的有效手段。尝试从短文本主题建模、单词表达学习和网页排序学习3个子方向,探讨网络大数据文本内容分析的挑战和研究 ...

R语言与数据分析:主成分分析

R语言与数据分析:主成分分析
2016-01-27
R语言与数据分析:主成分分析 作为数据分析师,有很多刚刚接触数据分析师的朋友,还不怎么了解主成分分析,看看这两篇,你就搞懂主成分分析了。 第一篇:主成份分析历史 Pearson于1901年提出,再 ...

数据挖掘:推荐系统综述以及美团推荐系统介绍

数据挖掘:推荐系统综述以及美团推荐系统介绍
2015-12-29
数据挖掘:推荐系统综述以及美团推荐系统介绍 文 | 宿痕 来源 | 知乎 其实推荐系统前面已经讲过不少,那时候主要是放在机器学习上讲的,既然这次要系统撸一遍数据挖掘,就把推荐系统单 ...

35款好用工具,搞定信息图+可视化

35款好用工具,搞定信息图+可视化
2015-12-29
35款好用工具,搞定信息图+可视化 文 | GIJN STAFF  来源 | 全球深度报道网 数据可视化为新闻媒体提供了生动有效的叙事方式和包装形式,也引领架构故事的思维变革。有哪些实 ...
常用的机器学习&数据挖掘知识(点)
2015-12-20
常用的机器学习&数据挖掘知识(点) Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差), LMS(LeastMean Square 最小均方), LSM(Least Square Methods 最小二乘法), MLE(MaximumLike ...

R语言与机器学习学习笔记2(分类算法)

R语言与机器学习学习笔记2(分类算法)
2015-12-17
R语言与机器学习学习笔记2(分类算法)  当实际输出与期望输出不符时,进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层,按误差梯度下降的方式修正各层权值,向隐藏层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传 ...

浅谈数据处理中的相关分析

浅谈数据处理中的相关分析
2015-11-17
浅谈数据处理中的相关分析 大数据的发展经历了从因果分析到相关分析的转变。宏观上来讲,如果两个事务存在某种统计学意义上的依赖性就称两者具有相关性。这里我们就简单聊聊各种相关分析的方法。 &nbs ...

数据挖掘算法与生活中的应用案例

数据挖掘算法与生活中的应用案例
2015-10-29
数据挖掘算法与生活中的应用案例 如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之 ...
数据分析:常用的降维方法之主成分分析
2015-09-24
数据分析:常用的降维方法之主成分分析 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。   在统计学中,主成分分析是一种简化数 ...

四大机器学习降维算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

四大机器学习降维算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
2015-04-02
四大机器学习降维算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 ...

美团推荐算法实践(2)_数据分析师

美团推荐算法实践(2)_数据分析师
2015-01-23
美团推荐算法实践(2)_数据分析师 5. 实时用户行为 目前我们的业务会产生包括搜索、筛选、收藏、浏览、下单等丰富的用户行为,这些是我们进行效果优化的重要基础。我们当然希望每一个用户行为流都 ...

大数据下城市计算的典型应用_数据分析师

大数据下城市计算的典型应用_数据分析师
2014-12-12
大数据下城市计算的典型应用_数据分析师 近年来,随着感知技术和计算环境的成熟,各种大数据在城市中悄然而生。城市计算就是用城市中的大数据来解决城市本身所面临的挑战,通过对多种异构数据的整合、 ...

kd树近邻算法_数据分析师

kd树近邻算法_数据分析师
2014-12-03
kd树近邻算法_数据分析师 kd树近邻搜索算法的改进:BBF算法     咱们顺着上一节的思路,参考统计学习方法一书上的内容,再来总结下kd树的最近邻搜索算法: 输入:以构造的kd树,目标点x; 输出 ...

数据挖掘中分类算法小结​_数据分析师

数据挖掘中分类算法小结​_数据分析师
2014-11-14
数据挖掘中分类算法小结_数据分析师 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述重要数据集合或预测 ...
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