Python 爬取了马蜂窝的出行数据,告诉你这个夏天哪里最值得去 正值火辣的暑假,朋友圈已经被大家的旅行足迹刷屏了,真的十分惊叹于那些把全国所有省基本走遍的朋友们。与此同时,也就萌生了写篇旅行相关的内容 ...
2018-08-14花式玩逻辑回归之不是只能做二分类 最近忙了一些,懒也有啦,就没怎么看书,发现一些新的东西,所以更新慢了,之前有个朋友叫我写避免过拟合,但是这个题目真的好广泛,我还没看透,所以这个可能后续再写,今天 ...
2018-08-14统计学上的P值的含义通俗 首先解释下“有统计学意义”和“显著差异” 两个概念: ”有统计学意义\"和\"差异显著\"是两个不同的概念,\"差异显著\"易给人一种误导, 原来两概念在统计学中经常有点通用,现在明确 ...
2018-08-14假设检验中的P值 与显著性水平的联系 假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另 ...
2018-08-14python numpy 一维数组转变为多维数组的实例 今天小编就为大家分享一篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 如下所示: import n ...
2018-08-14python中numpy的矩阵、多维数组的用法 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止,觉得就算法仿真研 ...
2018-08-14基于Python中numpy数组的合并实例讲解 下面小编就为大家分享一篇基于Python中numpy数组的合并实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 Python中numpy ...
2018-08-14企业大数据应用三段论 随着云计算、物联网和开源大数据技术生态的高速发展,企业获得大数据相关基础设施技术和服务越来越容易。虽然现阶段大数据成熟应用多在互联网公司,但我们需认识到,一方面,大数据应用是 ...
2018-08-14数据分析方法论:你真的懂 Session(会话) 分析吗 在数据分析领域,Session是一种专业的数据分析。对于有数据驱动意识的互联网人来说,这并不陌生——Session 即会话,是指在指定的时间段内在网站上发生的一系 ...
2018-08-14盘点机器学习中那些神奇的损失函数 我最近在学习R语言,但是估R语言我应该没能跟sas一样玩那么好。今天来更新在机器学习中的一些专业术语,例如一些损失函数,正则化,核函数是什么东西。 损失函数:损失函 ...
2018-08-14机器学习中的损失函数 损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是 ...
2018-08-13机器学习中的参数与超参数之间的区别 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同,而模型超参数常被称为模型参数,这样,很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义 ...
2018-08-13产品和运营,你为什么做不好转化分析 对于一款产品来说,如何让用户更好地转化,是用户能否留存下来产生价值的关键因素。 对于运营来说,广开源路寻找目标用户,甚至还要选择一些付费渠道(如下图)进行投 ...
2018-08-13现代数据中心六大优化趋势 能源成本仍然是数据中心增长最快的费用,据说超过了计算设备本身的成本。电力使用效率(PUE)和碳使用效率(CUE)是国际公认的指标,与更多其他的定义指标一道,将成为行业标准。新 ...
2018-08-13机器学习之支持向量机(SVM) 支持向量机算法在深度学习没有火起来的2012年前,在机器学习算法中可谓是霸主地位,其思想是在二分类或者多分类任务中,将类别分开的超平面可能有很多种,那么哪一种的分类效果是最 ...
2018-08-13python中验证码连通域分割的方法详解 这篇文章主要给大家介绍了关于python中验证码连通域分割的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下 ...
2018-08-13大数据在互联网用户系统中的应用 但是对于今日的互联网和移动互联网,大数据的规模和应用深度早已不次于传统的电信、民航等行业,甚至超过不少。因此笔者还是想写些东西浅谈一下互联网的大数据应用,权当抛砖引 ...
2018-08-13Python简单实现的代理服务器端口映射功能示例 这篇文章主要介绍了Python简单实现的代理服务器端口映射功能,结合实例形式分析了Python模拟服务器、代理服务器及客户端访问的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 ...
2018-08-13互联网公司是如何做大数据的 大数据”炙手可热,很多企业都不会错失机会,谷歌已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽,可以估量任何可以测量的数据,将输入的查询与所有可用数据相匹配 ...
2018-08-139种人人都应该掌握的数据分析思维 1. 分类 分类分析的目标是:给一批人(或者物)分成几个类别,或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子:“京东的用户中,有哪些会在618中下单?”这就是个典型的二分 ...
2018-08-13在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29