決策樹是一種常用的機器學習算法,它可以對數據進行分類和預測。在決策樹中,特征(或屬性)重要性是指每個特征對模型準確性的貢獻程度。因此,了解如何計算特征重要性是非常有用的,可以幫助我們選擇最相關的特征 ...
2023-04-07NLP和CV都是機器學習領域中的重要分支,但在訓練模型時存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個epoch就可以達到收斂,而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因為兩者處理數據的方式不同。 首先,NLP模 ...
2023-04-07LSTM是一種常用的循環(huán)神經網絡架構,它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長序列訓練過程中產生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機制來控制信息的流動,其中tanh激活函數扮演了重要角色。 tanh激活函數是一種 ...
2023-04-07MySQL是一種流行的關系型數據庫,用于存儲和管理各種類型的數據。當涉及到使用日期和時間相關的信息時,開發(fā)人員必須決定如何在MySQL中存儲這些信息。 常見的做法是將日期和時間信息存儲為INT或DateTime類型。 ...
2023-04-07擴張卷積,也被稱為空洞卷積,是一種在深度學習中常用的卷積操作,可以有效地增加模型感受野和步幅,同時減少參數數量。 在PyTorch中,擴張卷積是通過使用nn.Conv2d()函數來實現的。該函數有四個必填參數:in_channe ...
2023-04-07在深度學習模型訓練過程中,往往需要處理大量的數據和參數,進而需要較大的計算資源支持。然而,單張顯卡的顯存有限,當模型過于復雜或者數據集過于龐大時,會導致無法將整個模型同時加載到顯存中進行訓練。為了充 ...
2023-04-07TensorFlow 1.x版本是Google發(fā)布的第一個深度學習框架,它在2015年推出后,迅速成為了業(yè)界最受歡迎的深度學習框架之一。然而,TensorFlow 1.x版本也存在一些弊端,這些弊端在TensorFlow 2.0和PyTorch等新一代深度學 ...
2023-04-07Linux Namespace 是 Linux 操作系統(tǒng)中的一種隔離機制,可以用來創(chuàng)建獨立的用戶空間,使得不同進程之間的資源隔離和沙箱化成為可能。在一個 Namespace 中,進程可以看到自己所處的環(huán)境,但是不能訪問其它 Namespace ...
2023-04-07MySQL的中間隙鎖是指在使用索引進行范圍查詢時,對于被查詢的索引鍵范圍之外的“空隙”部分也會被加鎖,以避免幻讀的問題。 幻讀(Phantom Read)是指在一個事務中多次執(zhí)行同樣的查詢語句,但是每次查詢結果都不同, ...
2023-04-07在神經網絡的訓練過程中,我們通常會把數據集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用于訓練模型,而驗證集則用于評估模型的性能。在實際操作中,有時候我們會遇到訓練集和驗證集的損失(loss)、準確率(acc)差別過大的情況 ...
2023-04-07在PyTorch中,計算矩陣的相關系數矩陣可以使用torch.corrcoef()函數。該函數接受一個張量作為輸入,返回該張量的行之間的相關系數矩陣。如果輸入張量是二維的,則計算其中每一列之間的相關系數矩陣。下面我們將詳 ...
2023-04-07神經網絡訓練是一種基于反向傳播算法的優(yōu)化過程,旨在通過調整模型參數來最小化損失函數的值,從而使得模型能夠更好地擬合訓練數據并具備良好的泛化性能。在這個過程中,我們通常會關注訓練過程中的損失函數值(或 ...
2023-04-07在進行SPSS(統(tǒng)計軟件)相關性分析時,顯著性水平(p值)通常用于評估兩個變量之間的關系是否顯著。簡單來說,p值越小表示兩個變量之間的關系越顯著。 通常情況下,我們使用0.05作為顯著性水平的閾值。這意味著 ...
2023-04-07深度學習卷積神經網絡(CNN)是一種強大的機器學習算法,已經被廣泛應用于計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領域。CNN在圖像分類和目標檢測等任務中表現出色,其中最重要的原因就是其能夠從原始像素數據中提取出高 ...
2023-04-07隨著時間序列分析的普及,LSTM 成為了深度學習中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對數據的自適應特征提取而聞名。然而,在實際應用中,我們通常需要通過多變量來預測未來時間序列數據。本文將介紹如何使用多 ...
2023-04-07MySQL是一個廣泛使用的關系型數據庫管理系統(tǒng),其日志功能對于數據庫的運維和管理至關重要。MySQL中有多種類型的日志文件,分別記錄了數據庫的各種操作和事件,包括二進制日志、錯誤日志、查詢日志、慢查詢日志和事務 ...
2023-04-07在神經網絡中,難樣本和噪音樣本是兩個重要的概念,它們在模型訓練和預測過程中起著不同的作用。 首先,噪音樣本是指在數據集中存在的不符合真實分布的異常、異常值或錯誤標注的數據樣本。這些樣本可能會對模型的性 ...
2023-04-07Python是一種優(yōu)秀的編程語言,專門用于數據分析和可視化。其中,matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫之一。它提供了豐富的繪圖功能,并可以輕松自定義圖表的各個方面,包括x和y軸的長度。 在本文中,我們 ...
2023-04-07Hadoop、Spark、Storm與Flink是四種流行的大數據處理框架。它們都可以用于處理海量數據和實現分布式計算,但在細節(jié)上有所不同。本文將對這四個框架進行比較,并探討它們適用的不同場景。 Hadoop Hadoop是一 ...
2023-04-07在深度學習網絡框架中,確定神經元數量是一個重要的設計決策。神經元數量越多,模型的能力和復雜度就越高,但同時也會增加計算和存儲資源的需求,可能導致過擬合等問題。因此,正確地確定神經元數量對于設計高效和準 ...
2023-04-07訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數據生態(tài)中兩類核心工具的差異與協同 在數字化轉型加速的今天,企業(yè)對數據的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數據分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數據分析的 “基礎語言”—— 從描述數據分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數據分析師:表結構數據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數據(如數據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數據分析師:解鎖表結構數據特征價值的專業(yè)核心 表結構數據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數據,如數據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數據含缺失值?詳解 dropna 函數的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數據分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數據分析師:掌控表格結構數據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數據,如 Excel 表、數據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數據分析師:激活表格結構數據價值的核心操盤手 表格結構數據(如 Excel 表格、數據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數據的科學計數法問題 為幫助 Python 數據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數據時的科學計數法問題 ...
2025-09-12CDA 數據分析師:業(yè)務數據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11