我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家 ...
2019-04-01
在机器学习中，有两种算法是比较常见的，分别是K-Means聚类和排序算法，在这篇文章中我们就简单给大家介绍一下关于这两种算法的优缺点，方便大家能够更好了解这两种算法。 首先给大家介绍一下K-Means聚类算 ...
2019-04-01
大家都知道，不管是什么学科都有很多陷阱，由于我们对这一知识的了解不够，就很容易掉进这个坑里，所以说我们一定要加强知识储备。而在机器学习中有很多前辈们总结下来的陷阱，在这篇文章中我们给大家介 ...
2019-04-01
我们在深入学习人工智能的时候会走进一个新世界，而这个新世界被称为机器学习。当然，机器学习也被称为人工智能的核心。正是由于这个原因，机器学习逐渐被大家所关注，那么大家知道不知道机器学习的要 ...
2019-04-01
在机器学习中有很多算法，而有一种算法有着坚实的数学背景，并且被广泛使用，这种算法就是朴素贝叶斯算法。当然，朴素贝叶斯算法的优点有很多，但这种算法的缺点也是我们不能忽视的，那么大家知道不知道 ...
2019-04-01
现在很多人都是比较关注机器学习的，而大家在进行机器学习的使用或者学习中都会或多或少出现一点错误，这就使得很多人无法正确理解机器学习知识，那么大家是否知道机器学习中常见的错误都有哪些呢？下 ...
2019-03-28
在上一篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的新技术的一部分，具体就是深度学习和强化学习，这两种新兴的机器学习技术给我们带来了不一样的效果，在这篇文章中我们给大家介绍一下新型机器学习技术的 ...
2019-03-28
说到人工智能，大家可能想到的都是什么Siri、小爱同学等，其实这些也只是人工智能的一个产品而已。其实我们要想了解人工智能，就需要了解机器学习，因为机器学习是人工智能的核心，其实机器学习发展到现 ...
2019-03-28
现如今，机器学习越来越火，这掀起了学习机器学习的热潮。当人们逐渐深入机器学习以后发现，机器学习中有很多新型的机器学习，比如说社会机器学习、即兴学习、预测学习等。在这篇文章中我们重点给大家 ...
2019-03-28
机器学习发展到现在，已经衍生了很多新型的机器学习方法，比如说深度学习、强化学习等等，而这些方法都能够帮助大家更好的去理解机器学习。在这篇文章中我们给大家介绍一下一种新型的机器学习，那就是社 ...
2019-03-28
大家在学习人工智能的时候接触到人工智能的核心技术，那大家知道不知道人工智能的核心技术是什么呢？没错，就是机器学习。机器学习是人工智能中一个重要环节，而机器学习中有三个部分，我们在这篇文章中 ...
2019-03-27
我们都知道，古今成大事者，都会经历三重境界，第一重境界是昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。第二重境界是衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。第三重境界是众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火 ...
2019-03-27
机器学习中最重要的算法有两种，第一种是支持向量机算法，第二种是随机森林算法。在这篇文章中我们就重点介绍一下这两种算法的相关知识。希望能够帮助大家更好的理解机器学习。 首先我们介绍一下 ...
2019-03-27
在机器学习中涉及到很多的工具，其中最重要的当属数学工具。机器学习涉及到的数据工具总共有三种，分别是线性代数、概率统计和最优化理论。在这篇文章中我们就来详细给大家介绍一下这些知识，让大家在日 ...
2019-03-27
我们学习的诸多技术中都离不开数学知识，而机器学习中涉及到很多知识，其中最重要的就是数学知识。当然，很多人认为数学是比较难的知识，不过确实是这样的。现在有很多人都开始关注机器学习，而学习机器 ...
2019-03-27
从上一篇文章中我们可以看出，机器学习涉及到的很多算法，其实这些算法都是非常实用的，也正是由于这些算法，我们的机器学习才能够解决很多问题，那么大家还知道机器学习有哪些算法呢？下面我们就给大家 ...
2019-03-26
机器学习中有很多算法，比如说线性回归、Logistic 回归、线性判别分析等等，而这些算法我们在上面的文章中给大家介绍了实际情况，在这篇文章中我们会继续为大家介绍一下机器学习算法的相关知识，喜欢人工 ...
2019-03-26
机器学习是人工智能的核心技术，可见机器学习是大家学习人工智能内容必不可少的环节。而机器学习中有很多算法，这些算法帮助机器学习解决越来越多的问题，那么大家是否知道机器学习中涉及到的算法都有哪 ...
2019-03-26
数据清洗工作中面对的对象有三个——异常值，缺失值和重复值。而每个肮脏数据都是有各自的清洗方法，尤其是异常值的方法是最多的。由此可见，数据中的异常值是有很多的，在上一篇文章中我们给大家介绍了关于清 ...
2019-03-25
在数据分析工作中，我们面对的原始数据都是存在一些肮脏数据的，其中异常值就是肮脏数据中的一种。所以说，我们在进行数据分析工作的时候一定要对数据中的异常值进行处理，那么大家是否知道数据清洗中的 ...
2019-03-25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
