机器学习中使用的神经网络 这一小节介绍随机梯度下降法(stochastic gradient descent)在神经网络中的使用,这里首先回顾了第三讲中介绍的线性神经网络的误差曲面(error surface),如下图所示。线性神经网络对 ...
2017-03-14大数据时代,如何搜集有效数据 小编从阿尔兹海默症成病机理出发,提到了如何对模型参数降维的问题。我们先来复(Yù)习(Xí)一下那张图表: 经过复(Yù)习(Xí)后,这张图似乎不再那么催人入眠了 ...
2017-03-14大数据时代:智慧旅游现状和未来 北京理工大学大数据搜集与挖掘研究室主任张华平强调,数据大和大数据不是一回事,真正的大数据是通过一些潜在数据进行信息叠加,进一步挖掘出原来信息里所没有明显包含的内容。 ...
2017-03-14一、概述 优点:在数据少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型:标称型数据 二、原理 三、文档分类 A,B,C,D..为文档中单词。假设总词汇只有A,B,C,D四种。训练样 ...
2017-03-14大数据时代,什么才是户外媒体发展的最大瓶颈 大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个 ...
2017-03-14机器学习实战之SVD 1. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition) 1.1 SVD评价 优点: 简化数据, 去除噪声和冗余信息, 提高算法的结果 缺点: 数据的转换可能难以理解 1.2 SVD应用 (1) 隐性语义索引(latent ...
2017-03-14大数据时代企业管理面临的挑战及对策 随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代,它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方 ...
2017-03-14机器学习实战之PCA 1. 向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以等价表 ...
2017-03-14大数据时代下的城管工作 随着移动互联网、云计算和物联网等快速发展,以及智能终端、视频监控、应用商店等快速普及,全球数据量出现爆炸式增长,“大数据”的概念应运而生。 大数据技术的精髓不在于庞大的数 ...
2017-03-14机器学习实战之Apriori 1. 关联分析 1.1 定义 关联分析是一种在大规模数据上寻找物品间隐含关系的一种任务.这种关系有2种形式:频繁项集和关联规则. (1) 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一起的物品 ...
2017-03-14大数据与智慧物流 随着大数据时代的到来,云计算和大数据技术加快向物流业渗透,通过海量的物流数据挖掘新的商业价值。物流之争在一定程度上逐渐演变为大数据技术之争。在大数据技术的支持下,人与物流设备之间 ...
2017-03-14【上海贝甜服饰有限公司】招聘数据分析师 上海贝甜服饰有限公司主要品牌为:“Petit Avril 贝甜”品牌是一个中法融合的品牌,专业开发、生产和零售1-14岁的婴童服饰产品。“Petit Avril”来自法语,是“Little April ...
2017-03-14【西南交大(上海)智能系统有限公司】招聘数据分析师 西南交大(上海)智能系统有限公司是由西南交通大学、西南交通大学上海研究院和上海本地科技公司联合成立。西南交大(上海)智能系统有限公司旨在深度挖掘用户需 ...
2017-03-14【天津安捷励电控技术有限责任公司】招聘数据分析师 天津安捷励电控技术有限责任公司是由资深留美海归专家创办的创新型高科技企业,面向新能源汽车/汽车电动化产业,研发生产汽车级电力驱动控制系统,为整车厂家的纯 ...
2017-03-14我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟,这个词常常在热门电影中出现,如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语,如“机器学习”和“深度学习”,这些词有时与人工智能交 ...
2017-03-14SPSS中两种重复测量资料分析过程的比较 在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量;一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意 ...
2017-03-13数据分析中的基本指标 1.平均数: 是描述一组数据集中趋势的指标,有很多种平均数,如:算数平均数,几何平均数,调和平均数,加权平均数,平方平均数,指数平均数等。 最常用的是算数平均数 平均数 ...
2017-03-13数据分析中的变量分类 数据分析工作每天要面对各种各样的数据,每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法,同一个数据在不同环境下的意义也不一样,因此我们想要选择正确的分析方法,得出正确 ...
2017-03-13【数据分析师】-北京CCCIS信息技术有限公司 简介: Founded in 1980, CCC is the US\'s leading provider of advanced software, workflow tools and enabling technologies to the automotive claims and c ...
2017-03-13数据分析师(018884)(职位编号:JD018884)-京东商城总部 京东(JD.com)于2004年正式涉足电商领域。2015年,京东集团市场交易额达到4627亿元,净收入达到1813亿元,年交易额同比增长78%,增速是行业平均 ...
2017-03-13如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08