现如今，只要是和计算机有关的技术，就离不开数学知识，尤其是在机器学习中，数学工具是一个十分重要的工具，也正是因为拥有了这些数学知识，机器学习才能够帮助我们解决很多的问题，才能够为人工智能提供贡献 ...
2019-04-30
关于大数据的架构有很多，比如说传统的大数据架构，当然，还有很多经典的大数据架构，比如说流式架构和Kappa架构。流式架构和Kappa架构在大数据中的应用还是很多的，在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于流式 ...
2019-04-30
在大数据架构中，有两个十分常见的架构，那就是lambda架构和unifield架构，这两个架构在大数据中占据着十分重要的地位，在这篇文章中我们就给大家介绍一下lambda架构和unifield架构，帮助大家更深一步的去了解 ...
2019-04-30
我们在上一篇文章中给大家介绍了机器学习中的回归算法的部分知识，其实机器学习中的回归算法的知识还是有很多的，我们在这篇文章中继续为大家介绍机器学习中的回归算法剩余部分知识，希望能够帮助到大家更好地 ...
2019-04-28
在机器学习中有很多的算法，我们在之前给大家介绍了支持向量机算法，支持向量机算法是一个十分经典的算法，因此也备受大家喜欢。下面我们在这篇文章中给大家介绍一下回归算法，希望这篇文章能够帮助我们更好地 ...
2019-04-28
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据挖掘和数据分析的区别，主要就是数据挖掘在统计分析形成了比较明显的差异。在这种明显的差异中我们能够分清楚数据分析以及数据挖掘的区别，我们在这篇文章中给大家介绍更多 ...
2019-04-28
在机器学习中，训练是一个十分重要的步骤，和优化一样，都是能够对机器学习的结果产生直接影响的，而机器学习中不管哪个内容都是需要模型的，通过这些模型我们才能够做得更好。但是很多人对于机器学习存在疑惑 ...
2019-04-28
人类为什么聪明？就是因为人类遇到了新事物就会不断的探索，然后发现其规律，从而为人类提供越来越多有益的帮助，这就是人类聪明的原因。而人工智能的出现也引发了人类的思考，在这篇文章中我们就两个关于人工 ...
2019-04-26
机器学习有大块的知识，也有零碎的知识，我们在学习机器学习的时候不能忽视这些零碎的知识。如果对这些知识忽视，那么就容易让自己的知识架构残缺不全。如果对这些知识的了解充分，我们就能够更好地理解机器学 ...
2019-04-26
导致数据挖掘失败的原因有很多，我们只要稍加注意就能够及时止损，多加总结就能够更好的进行数据挖掘工作。但是导致数据挖掘失败的原因还有一个，这个是极其隐秘的，那就是推广，很多人在推广过程中挖掘数据得 ...
2019-04-26
很多人都开始关注数据分析，这是因为数据分析行业十分有前景。而学习数据分析需要学习数据挖掘，其中学习数据挖掘需要掌握很多的知识。我们在这篇文章中给大家介绍一下数据分析以及数据挖掘需要学习的知 ...
2019-04-25
我们都知道，人工智能的核心是机器学习，而机器学习的核心是深度学习，所以说，深度学习是值得我们去了解去学习的学科。在这篇文章中我们给大家介绍更多人工智能需要的知识——深度学习知识，希望能够帮 ...
2019-04-25
我们现在生活的时代是一个信息爆炸的时代。一时间，“人工智能”、“物联网”、“大数据”等词汇不绝于耳，这些新鲜的词汇开始逐渐渗透进了我们的生活之中。其中大数据、人工智能的关注度最高，关于这两者 ...
2019-04-25
数据挖掘的算法有很多，而不同的算法有着不同的优点，同时也发挥着不同的作用。可以这么说，算法在数据挖掘中做出了极大的贡献，如果我们要了解数据挖掘的话就不得不了解这些算法，下面我们就继续给大家 ...
2019-04-24
数据挖掘框架是一个十分重要的东西，而数据挖掘框架的主要事件有很多需要我们注意的内容，一个完整的数据挖掘框架的后续工作就是重视某些细节，这样才能够保证数据挖掘的成功，在这篇文章中我们给大家介 ...
2019-04-24
人工智能的火热格外吸引人们的眼光，我们在学习人工智能的时候还会接触到很多关于机器学习的相关知识。当然，我们在学习机器学习的时候需要对机器学习的学习有一个合理的安排，并且知道各个阶段机器学习 ...
2019-04-24
就目前而言，人工智能是最为人们津津乐道的话题之一。现如今，越来越多的人开始通过各种各样的方式来学习、了解人工智能。很多学生想要进修人工智能专业就是它很受欢迎的直观反映。有人认为，人工智能是 ...
2019-04-24
算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这 ...
2019-04-23
我们在进行数据挖掘工作的时候，我们需要使用一些模型，而模型中还需要对数据类型进行处理，我们一定要重视模型的使用，这样我们的数据挖掘模型的成功率就能够大增。我们在这篇文章中给大家介绍一下预测模型， ...
2019-04-23
我们在学习机器学习的时候会接触到很多数学知识，比如说线性代数，高等数学。其实只要是和计算机有关的学科都是离不开数学的，而机器学习中涉及到的数学知识都是有难度的，也算是高等数学。而在机器学习中用到 ...
2019-04-23在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中，将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作，80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告，表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域，Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势，成为数据聚类任务中的主流算法，广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中，特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集，冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代，用户是产品的核心资产，用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化，实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中，数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型，三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天，80%的时间花在表格数据上，但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别，不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中，模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型，还是推荐、预测类模型， ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中，HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL，拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实，90%的商业分析问题，都藏在表格的结构里。 ” 引言：为 ...
2026-04-14在回归分析中，因子（即自变量）的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中，往往存在多个候选因子，其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中，过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节，导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天，商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段，而一套规范、高效的商业数据分析总体流程， ...
2026-04-13主讲人简介 张冲，海归统计学硕士，CDA 认证数据分析师，前云南白药集团资深数据分析师，自媒体 Python 讲师，全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中，同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段，其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的，唯有通过有效的呈现方式，才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图（数据可视化）作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天，跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带，其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09
