如何用机器学习提高欺诈检测准确率？

2023-12-20

随着电子商务和金融交易的快速增长，欺诈行为也日益猖獗。传统的欺诈检测方法已经难以应对不断变化的欺诈手段。然而，借助机器学习技术，我们能够有效提高欺诈检测的准确率。本文将介绍如何利用机器学习方法来提升 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

为什么用Keras搭建的LSTM训练的准确率和验证的准确率都极低?

2023-04-11

Keras是一个高级神经网络API，它简化了深度学习模型的构建和训练过程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(RNN)，适用于时序数据处理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型进行训练时，有时会 ...

CNN神经网络和BP神经网络训练准确率很快就收敛为1，一般会是什么原因？

2023-04-11

CNN神经网络和BP神经网络都是深度学习中常用的神经网络模型。在训练这些模型时，我们通常会关注训练的准确率，即模型对于训练数据的预测精度。然而，有时候我们会发现，在训练一段时间后，模型的准确率会很快地收敛 ...

使用pytorch 训练一个二分类器，训练集的准确率不断提高，但是验证集的准确率却波动很大，这是为啥？

2023-04-07

当我们训练机器学习模型时，我们通常会将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来训练模型参数，而验证集则用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，我们经常会观察到训练集的准确率持续提高，但是验证集的准 ...

对于一个准确率不高的神经网络模型，应该从哪些方面去优化？

2023-03-31

神经网络模型是一种机器学习算法，用于解决许多现实世界的问题。然而，即使使用最先进的技术和算法构建的神经网络模型也可能存在准确率不高的问题。在这种情况下，我们需要考虑从哪些方面去优化。在本文中，我将分享 ...

从猫狗不分到实时识别准确率超99%，计算机图像是如何做到的？

2021-03-01

CDA数据分析师 出品 编译：Mika 【导读】 十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以 ...

谈谈召回率（R值），准确率（P值）及F值

2017-10-30

谈谈召回率（R值），准确率（P值）及F值 一直总是听说过这几个词，但是很容易记混，在这里记录一下。希望对大家理解有帮助。 首先来做一个总结： 精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的 ...

CDA数据分析师核心技能：特征处理的全流程实战指南

2026-01-06

在数据驱动的建模与分析场景中，“数据决定上限，特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后，往往难以直接支撑模型训练或深度分析——要么特征维度冗余、要么数据分布不均、要么无法精准刻画业务逻辑 ...

CDA数据分析师实战：量化策略分析框架的构建与落地

2025-12-29

在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策略的核心构建者与执行者，其核心能力不仅在于数据处理与建模 ...

【CDA干货】Power BI建模数据预测全指南：从基础搭建到实战落地

2025-12-25

在数据驱动决策的时代，基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率，还是产品需求趋势，都能为业务规划提供关键支撑。Power BI作为主流的商业智能工具，不仅具备强大的数据 ...

CDA数据分析师：串联数据仓库与ETL，构建高质量数据价值底座

2025-12-24

在企业数字化转型的深水区，数据已成为核心生产要素，而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，日常工作中频繁面临“数据分散杂乱”“数据质量堪忧”“数据 ...

CDA数据分析师：以数据建模为翼，实现从数据解读到业务赋能的跃迁

2025-12-23

在数据驱动决策的浪潮中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面，转向“通过数据建模挖掘数据深层价值，支撑精准业务决策”。数据建模作为CDA分析师的核心 ...

CDA数据分析师：以数据分类为基，筑牢数据治理与价值挖掘根基

2025-12-22

在数据量爆炸式增长的数字化时代，企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点，不少CDA（Certified Data Analyst）数据分析师在工作中陷入“数据找不准、用不顺、管不好”的困境：想做用户画像却找不到完整的 ...

CDA数据分析师：深耕数据治理体系，激活数据资产核心价值

2025-12-19

在数字化转型的深水区，企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目，而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全生命周期高质量流转的核心框架，成为企业实现数据资产化的必经之路。然而，不少企业搭 ...

【CDA干货】数据降维与分组的“三叉戟”：析因、聚类与主成分分析的异同解析

2025-12-18

在数据科学的工具箱中，析因分析（Factor Analysis, FA）、聚类分析（Clustering Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是处理高维数据的“核心三叉戟”。它们均能从复杂数据中提取关键信息 ...

【CDA干货】Transformer的“记忆漏洞”：灾难性遗忘原理与破解之道

2025-12-18

自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来，Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力，在NLP、CV、语音等领域掀起革命。从GPT系列的文本生成到ViT的图像识别，Transformer已成为深度学习的核心架构 ...

【CDA干货】超小数据集训练Loss的极限探索：非过拟合前提下的边界与突破

2025-12-17

在机器学习实践中，“超小数据集”（通常指样本量从几十到几百，远小于模型参数规模）是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、工业场景的故障样本、科研中的初期实验数据等，都可能受限于采集成本或样本稀缺性，只 ...

CDA数据分析师：精通标签加工方式，让数据转化为业务资产

2025-12-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作链路中，“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行为、交易记录、设备信息等零散数据，只有通过科学的加工方式转化为标准化标签，才能支 ...

【CDA干货】标准差/均值＞0.5：数据高波动的实用判断标准与应用指南

2025-12-12

在数据驱动决策中，“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定，工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控，基金经理紧盯收益率波动是否超出风险阈值。但“波动大”不能凭直觉判断，需要量化标准。实 ...