CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（十八）

2021-05-19

查看更多题目 81、C 83、D 85、A A.ETL过程中的主要环节是数据抽取、数据转换和加工、数据流转 C.常用ETL工具包括datastage，Informatica等 87.下面关于第三范式关系必须符合的条件，说法错误的 ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（六）

2021-04-29

查看更多题目 21、A 23、A 25、D A.可能严重低估误差项的方差 C.最小方差无偏性不再成立 D.最小方差无偏性仍成立 A.回归问题要远比分类问题更加复杂 C.回归问题最常用的评价指标体系有混淆矩 ...

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库（十）

2020-12-24

不过，在出题前，要公布下上一期41-45题的答案，大家一起来看！ 42、D 44、C 你答对了吗？ 46.在处理后台数据时，有一列客户输入变量名为“您的爱好”，共有5个不同的选项，但是有70%左右的客户这一项 ...

深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导

2018-08-29

深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导 所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“的神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出 ...

深度学习损失函数

2018-08-24

深度学习损失函数 在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到输出端； 2、定义损失函数L(x, y | theta)； ...

人工神经网络概念梳理与实例演示

2018-08-17

人工神经网络概念梳理与实例演示 神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。 递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能 ...

Spark是什么？用Spark进行数据分析

2018-07-18

Spark是什么？用Spark进行数据分析 1什么是Apache Spark？ Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台。 从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而来，可以更有效地支持多种类型的 ...

机器学习与数据挖掘的学习路线图

2018-07-04

机器学习与数据挖掘的学习路线图 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理 ...

数据科学目标、挑战以及门派

2018-06-07

数据科学目标、挑战以及门派 随着云计算和人工智能的发展，数据科学这门新的综合学科被越来越多的人所熟知，业界也普遍看好其在未来的发展前景。体现在就业市场上，与这个行业相关的数据科学家和数据工程师成为 ...

大数据时代下数据挖掘技术的应用

2018-06-05

大数据时代下数据挖掘技术的应用 随着社会信息化的迅速发展，无论是数据的变化速率，还是数据的新增种类都在不断更新，数据研究变得越来越复杂，这意味着“大数据时代”到来。2011年，互联网数据中心（internet ...

训练集、验证集和测试集的意义

2018-03-28

训练集、验证集和测试集的意义 在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别 ...

矩阵分解中的损失函数

2018-03-25

矩阵分解中的损失函数 简单记录一下矩阵分解的损失函数 矩阵分解的一般形式可以表示为 V = WH 其中V是m*n矩阵， W是m*r矩阵，H是r*n矩阵 一般来说r会比较小，这样能达到矩阵分解的目的， 矩阵分解 ...

Python实现简单多线程任务队列

2018-02-19

Python实现简单多线程任务队列 最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）： defgradient_descent():   # the grad ...

深度学习已成功应用于这三大领域

2017-11-20

深度学习已成功应用于这三大领域 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...

数据科学的基本内容

2017-10-31

数据科学的基本内容 什么是数据科学?它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同?作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都 ...

python实现逻辑回归的方法示例

2017-10-02

python实现逻辑回归的方法示例 这篇文章主要介绍了python实现逻辑回归的方法示例，这是机器学习课程的一个实验，整理出来共享给大家， 本文实现的原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 ...

机器学习之Logistic回归与Python实现

2017-07-24

机器学习之Logistic回归与Python实现 logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。 一 Logistic回归概述 Logistic回归的主要思想是，根据现有的数据对分类边 ...

从一个R语言案例学线性回归

2017-07-10

从一个R语言案例学线性回归 数据分析师用r语言做数据分析的时候会很多，也有很多数据分析师对于用r语言不是很了解，下面就谈论一下？ 线性回归简介：如下图所示，如果把自变量（也叫independent variable） ...

详解反向传播算法

2017-05-25

详解反向传播算法 反向传播算法(Backpropagation)已经是神经网络模型进行学习的标配。但是有很多问题值得思考一下： 反向传播算法的作用是什么？ 神经网络模型的学习算法一般是SGD。SGD需要用到损 ...

简单易学的机器学习算法—极限学习机(ELM)

2017-03-23

简单易学的机器学习算法—极限学习机(ELM) 一、极限学习机的概念     极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。     ELM最大的 ...