Python自然语言处理:词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization,二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式,都能够达到有效归并词形的目的,二者既 ...
2017-03-18大数据对智慧城市建设有何意义 如果把智慧城市比作一个人,物联网是感官、移动互联网是神经、云计算是强健体魄和心脏、大数据是聪明的大脑。智慧城市,如果离开数据采集、数据分析和数据的使用,智慧就是空谈。 ...
2017-03-18在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(下) 第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些,但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下(注意 ...
2017-03-18在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(上) 在R中,可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前,安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函 ...
2017-03-18大屏可视化推动大数据应用 六大领域应用常态化 随着社会信息化的高速增长,信息的可视化需求也急剧扩大,特别是一些监控中心、指挥中心、调度中心等重要场所,大屏幕显示系统已经成为信息可视化不可或缺的核心 ...
2017-03-18Python机器学习之Logistic回归 大数据时代,数据犹如一座巨大的金矿,等待我们去发掘。而机器学习和数据挖掘的相关技术,无疑就是你挖矿探宝的必备利器!工欲善其事,必先利其器。很多初涉该领域的人,最先困惑 ...
2017-03-18大数据对智慧城市建设意义有多大 大数据技术是处理感知层数据的必然选择 感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络,海量的数据在感知层产生。以视频监控为例,我国已建成世 ...
2017-03-18牛顿法解机器学习中的Logistic回归 这仍然是近期系列文章中的一篇。在这一个系列中,我打算把机器学习中的Logistic回归从原理到应用详细串起来。最初我们介绍了在Python中利用Scikit-Learn来建立Logistic回归分 ...
2017-03-18从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下) 三、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian Network)是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构,有时它又被称为信念网络(Belief Network)或概率网络(Probability Networ ...
2017-03-18大数据会扼杀企业 大数据被很多人吹捧成了大企业的救星:有人说它能预言未来,照亮我们的道路,给古老的商业模式带来新的生机。但是在现实世界中,数据是会杀人的。它能杀死项目,杀死金钱,甚至杀死时间。25年 ...
2017-03-18从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络 一、贝叶斯公式(一些必备的数学基础) 贝叶斯(Thomas Bayes)是生活在十八世纪的一名英国牧师和数学家。因为历史久远,加之他没有太多的著述留存,今天的人们对贝叶斯的研 ...
2017-03-18大数据时代 环评如何跟上潮流 环评数据资源必须实现向大数据的转变,加强管理与应用服务的创新,才能更好地服务于环境管理并支撑环境质量改善目标实现。 1、环评大数据建设的总体目标 明确环评大数据建设 ...
2017-03-18机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了。Russell等在文献【1】中指出:“在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛 ...
2017-03-18大数据+智能分析=? 一直以来,视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业,视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化,智能化的技术普及, ...
2017-03-18机器学习中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式识别和信息检索领域,二分类的问题(binary classification)是常会遇到的一类问题。例如,银行的信用卡中心每天都会收到很多的信用卡申请,银行必 ...
2017-03-18机器学习中的kNN算法及Matlab实例 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空 ...
2017-03-18物联网、云计算、大数据、人工智能之间关系浅析 物联网,云计算,大数据,人工智能是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思?之间又有什么关系呢?笔者也非常感兴趣,经过学习了解,查阅资料,一点浅显认 ...
2017-03-18机器学习中的EM算法详解及R语言实例(2) 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理,如果读者对此不甚了解,建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...
2017-03-18解读中国大数据产业的现状与前景 一、发展现状 “十二五”期间,我国信息通信技术产业快速壮大,互联网经济蓬勃发展,积累了丰富的数据资源,技术创新取得了明显突破,应用势头良好,为“十三五”时期我国加 ...
2017-03-18机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常简单,相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了,它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理 不妨 ...
2017-03-18数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
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