2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点

2016-09-30

2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点 2017校招正在火热的进行，后面会不断更新涉及到的相关知识点。尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少，但好像哪一年都说是就业困难，能够进去当然最好，不能进去是不是 ...

数据挖掘分类方法小结

2016-07-31

数据挖掘分类方法小结 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未来数据趋势的 ...

如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员？

2016-05-07

如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员？ 今天中午和同事聚餐的时候讨论一个有趣的话题：我们经常用朴素贝叶斯来过滤垃圾邮件，可以用朴素贝叶斯算法来挑选靠谱的小伙伴、过滤掉不靠谱的求职者吗？ 正方观点招 ...

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强

2016-02-20

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强 现如今的大数据工具真是多，在数据分析师工作中，使用哪些工具更加合适呢，r语言和Spark机器学习那个中有市场率更高些，那个在运算中更快更强些呢？ Spark的机器学习库 ...

朴素贝叶斯算法的优缺点是什么？如何实现？

2020-07-24

在文本分类，垃圾邮件过滤的场景中，我们经常会用到的是朴素贝叶斯算法，今天小编就具体给大家介绍一下朴素贝叶斯算法 一、朴素贝叶斯算法简介 1.朴素贝叶斯算法概念 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征 ...

最大后验估计MAP是什么？它是怎么推导出来的？

2020-07-08

最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate), 简称为MAP。在贝叶斯统计学中，最大后验估计是通过利用经验数据获得对未观测量的点态估计。 与极大似然估计类似，不同的是，在似然函数后面多乘了一 ...

朴素贝叶斯（Naive Bayes）和校正曲线（Calibration Curve）

2020-06-10

算法回顾 图片来源：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5 贝叶斯分类算法属于有监督机器学习（Su ...

最大后验估计(MAP)的简单介绍？

2020-05-20

最大后验估计（maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP），是贝叶斯学派的法宝之一。 与统计学派不同，贝叶斯学派认为在做估计之前，人们对要估计的实物先有一个经验性的判断，然后根据数据调整对这 ...

极具感染力的贝叶斯定理，写给数据科学专业人的你

2020-03-27

作者 | KHYATI MAHENDRU 概述 贝叶斯定理是统计学中最强大的概念之一，而贝叶斯定理也是数据科学专业人员必须知道的定理 熟悉贝叶斯定理，其工作原理及其多种多样的应 ...

统计学5个基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

2020-05-18

本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构， ...

22道机器学习常见面试题目汇总！(附详细答案)

2019-12-03

作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

一文读懂机器学习分类算法（附图文详解）

2019-09-25

作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大数据文摘 说起分类算法，相信学过机器学习的同学都能侃上一二。 可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说， ...

概率统计在机器学习中的作用是什么？

2019-05-05

机器学习中涉及到很多的数学工具，相信这是众所周知的事情，这些数学工具的使用能够解决很多机器学习的问题。可见，如果能够熟练地运用数学工具，我们就能够更加高效地进行机器学习的工作。在机器学习中经常有 ...

机器学习中常见算法的优缺点之 ID3、C4.5算法和Adaboosting

2019-04-03

大家都知道，机器学习中有很多算法，比如说决策树，随机森林，线性回归等等，其实这些算法都是有很多优点，同时也是有很多的缺点。我们在这篇文章中给大家介绍一下ID3、C4.5算法、CART分类与回归树和Adab ...

机器学习中常见算法优缺点之朴素贝叶斯算法

2019-04-01

在机器学习中有很多算法，而有一种算法有着坚实的数学背景，并且被广泛使用，这种算法就是朴素贝叶斯算法。当然，朴素贝叶斯算法的优点有很多，但这种算法的缺点也是我们不能忽视的，那么大家知道不知道 ...

概率统计在机器学习中的作用

2019-03-22

在进行机器学习的时候，我们会接触到很多的数学知识，而这些数学知识有很多，比如说线性代数和概率统计。如果线性代数可以看成是数量还有结构的组合的话，那么概率统计就可以看成是模型还有数据的组合 ...

机器学习的步骤都有哪些（四）

2019-02-19

在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习中的两个步骤，也就是评价步骤和优化步骤，这些步骤都涉及到了很多的数学工具，我们在这篇文章中给大家介绍一下这些数学工具，希望这篇文章能够帮助大家更好地理 ...

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法

2018-06-15

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法 机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用 ...

r语言做决策树代码实现

2018-06-14

r语言做决策树代码实现 0.节点和结点的区别：节点为两线相交，不为终点；而结点为两线相交为终点，没有延伸； 1.分支节点：它指向其他的节点，所以是度不为0的节点。 vs 叶子结点：度为0的结点 2.度：结点拥有 ...