对数据科学家来说最重要的算法和统计模型

2018-05-31

对数据科学家来说最重要的算法和统计模型 作为一个在这个行业已经好几年的数据科学家，在LinkedIn和QuoLa上，我经常接触一些学生或者想转行的人，帮助他们进行机器学习的职业建议或指导方面相关的课程选择。一 ...

一份关于数据科学家应该具备的技能清单

2018-05-30

一份关于数据科学家应该具备的技能清单 大数据时代，什么职业比较吃香?答案可以从今年的校招薪资列表上知道——算法工程师、人工智能研究员、数据分析等职位。其实这几个职位有一定的交集，那就是需要处理大量 ...

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

2018-05-18

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致 互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于 ...

大数据时代智慧司法建设功能价值与挑战

2018-04-08

大数据时代智慧司法建设功能价值与挑战 司法信息化建设是实现司法现代化转型的必由之路，而“智慧司法”建设则是司法信息化建设的关键阶段。在此背景下，研究大数据时代智慧司法建设的功能价值与面临的发展挑战 ...

人工智能”是智能么

2018-04-03

人工智能”是智能么 在电影“终结者2”里，人类未来的领袖约翰康纳问从未来穿越回来的T-800机器人他是否可以学习人类的行为，T-800说他的CPU是一个神经网络处理器，一个会学习的计算机，但他的芯片被设定成了“ ...

机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程

2018-03-20

机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程 对于给定的数据集和问题，用机器学习的方法解决问题的工作一般分为4个步骤： 一．     数据预处理 首先，必须确保数据的格式符合要求 ...

从奇异值分解(SVD)看潜在语义索引(LSI)

2017-12-22

从奇异值分解(SVD)看潜在语义索引(LSI) 1. SVD 简介 SVD中文称为“奇异值分解”，是一种矩阵分解方法。其公式如下： 定理：设A为m*n阶复矩阵，则存在m阶矩阵U和n阶矩阵V，使得： 　　    A ...

数据分析中的缺失值处理

2017-12-01

数据分析中的缺失值处理 没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往 ...

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 ...

数据精准营销的七个关键要素

2017-08-26

数据精准营销的七个关键要素 说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。 01用户画像 ...

学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半

2017-08-09

学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半 在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越 ...

如何利用大数据做金融风控

2017-07-12

如何利用大数据做金融风控 随着金融科技、科技金融等概念的热起，以及互联网金融、无金融服务群体的刚性需求下，大数据风控技术也获得越来越广泛地重视和应用。但是，如何利用大数据、机器学习等前沿技术做金融 ...

R语言中样本平衡的几种方法

2017-06-07

R语言中样本平衡的几种方法 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。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中 ...

说说什么是数据挖掘

2017-05-13

说说什么是数据挖掘 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范 ...

【案例】数据挖掘与生活：算法分类和应用

2017-05-06

【案例】数据挖掘与生活：算法分类和应用 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 一 ...

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例

2017-05-04

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不 ...

数据挖掘:手把手教你做文本挖掘

2017-05-03

数据挖掘:手把手教你做文本挖掘 1文本挖掘定义 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算 ...

机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS

2017-03-11

机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS 降维是机器学习中很有意思的一部分，很多时候它是无监督的，能够更好地刻画数据，对模型效果提升也有帮助，同时在数据可视化中也有着举足轻重的作用。 一说到降维，大家第 ...

非常值得收藏的 IBM SPSS Modeler 算法简介

2017-03-08

非常值得收藏的 IBM SPSS Modeler 算法简介 IBM SPSS Modeler 以图形化的界面、简单的拖拽方式来快速构建数据挖掘分析模型著称，它提供了完整的统计挖掘功能，包括来自于统计学、机器学习、人工智能等方面 ...

数据挖掘方法功能和聚类分析案例

2017-03-01

数据挖掘方法功能和聚类分析案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行 ...