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在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15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
