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在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中，我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天，企业对数据的依赖程度日益加深，而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的实操中，转置卷积（Transposed Convolution）是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中，我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最核心的战略资产，而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中，数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具，我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中，我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中，时间序列数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中，数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法（Finite Element Method, FEM）作为工程数值模拟的核心工具，已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代，“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑，而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA（Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程（OOP）中，类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体，也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中，索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量，合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，若缺乏有效的梳理与分类，终将难以发挥实际价值。CDA（Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中，“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交，每一个环节都藏着业绩增长的关键，也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中，数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点，而“创建表”与“创建视图”，则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中，“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖 ...
2026-02-25
