簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性支持向量機(jī) 一、線性支持向量機(jī)的概念 線性支持向量機(jī)是針對(duì)線性不可分的數(shù)據(jù)集的,這樣的數(shù)據(jù)集可以通過(guò)近似可分的方法實(shí)現(xiàn)分類。對(duì)于這樣的數(shù)據(jù)集,類似線性可分支持向量機(jī) ...
2017-03-21簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性可分支持向量機(jī) 一、線性可分支持向量機(jī)的概念 線性可分支持向量機(jī)是用于求解線性可分問(wèn)題的分類問(wèn)題。對(duì)于給定的線性可分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過(guò)間隔最大化構(gòu)造相應(yīng)的凸二次優(yōu)化問(wèn)題可 ...
2017-03-21簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī) 支持向量機(jī)(Support Vector Machines, SVM)被公認(rèn)為比較優(yōu)秀的分類模型,有很多人對(duì)SVM的基本原理做了闡述,我在學(xué)習(xí)的過(guò)程中也借鑒了他們的研究成果,在我介紹基本 ...
2017-03-20機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過(guò)擬合 1. 什么是欠擬合和過(guò)擬合 先看三張圖片,這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集的關(guān)系 第一張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較大,我們稱這種情況為欠擬合 第二 ...
2017-03-20模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的各種距離總結(jié) 在做分類時(shí)常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(SimilarityMeasurement),這時(shí)通常采用的方法就是計(jì)算樣本間的“距離”(Distance)。采用什么樣的方法計(jì)算距 ...
2017-03-20用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候,我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error:為什么低訓(xùn)練誤差并不總是一件 ...
2017-03-20從曲線擬合問(wèn)題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念 一直徘徊在機(jī)器學(xué)習(xí)的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想,從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學(xué)科的綜合學(xué) ...
2017-03-20在MATLAB中進(jìn)行基于SVM的數(shù)據(jù)分析 MATLAB除了可以被用來(lái)進(jìn)行信號(hào)處理之外,還可以用來(lái)完成一些數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。而說(shuō)到數(shù)據(jù)挖掘,你腦海里一定會(huì)閃現(xiàn)過(guò)許多熟悉的算法,例如決策樹(shù)、樸素貝葉斯、邏輯回歸,以及支 ...
2017-03-20Python自然語(yǔ)言處理:詞干、詞形與MaxMatch算法 自然語(yǔ)言處理中一個(gè)很重要的操作就是所謂的stemming 和 lemmatization,二者非常類似。它們是詞形規(guī)范化的兩類重要方式,都能夠達(dá)到有效歸并詞形的目的,二者既 ...
2017-03-18在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下) 第二種使用svm()函數(shù)的方式則是根據(jù)所給的數(shù)據(jù)建立模型。這種方式形式要復(fù)雜一些,但是它允許我們以一種更加靈活的方式來(lái)構(gòu)建模型。它的函數(shù)使用格式如下(注意 ...
2017-03-18在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(上) 在R中,可以使用e1071軟件包所提供的各種函數(shù)來(lái)完成基于支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)分析與挖掘任務(wù)。請(qǐng)?jiān)谑褂孟嚓P(guān)函數(shù)之前,安裝并正確引用e1071包。該包中最重要的一個(gè)函 ...
2017-03-18Python機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)猶如一座巨大的金礦,等待我們?nèi)グl(fā)掘。而機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù),無(wú)疑就是你挖礦探寶的必備利器!工欲善其事,必先利其器。很多初涉該領(lǐng)域的人,最先困惑 ...
2017-03-18牛頓法解機(jī)器學(xué)習(xí)中的Logistic回歸 這仍然是近期系列文章中的一篇。在這一個(gè)系列中,我打算把機(jī)器學(xué)習(xí)中的Logistic回歸從原理到應(yīng)用詳細(xì)串起來(lái)。最初我們介紹了在Python中利用Scikit-Learn來(lái)建立Logistic回歸分 ...
2017-03-18從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(下) 三、貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network)是一種用于表示變量間依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),有時(shí)它又被稱為信念網(wǎng)絡(luò)(Belief Network)或概率網(wǎng)絡(luò)(Probability Networ ...
2017-03-18從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 一、貝葉斯公式(一些必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)) 貝葉斯(Thomas Bayes)是生活在十八世紀(jì)的一名英國(guó)牧師和數(shù)學(xué)家。因?yàn)闅v史久遠(yuǎn),加之他沒(méi)有太多的著述留存,今天的人們對(duì)貝葉斯的研 ...
2017-03-18機(jī)器學(xué)習(xí)中的隱馬爾科夫模型(HMM)詳解 在之前介紹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的博文中,我們已經(jīng)討論過(guò)概率圖模型(PGM)的概念了。Russell等在文獻(xiàn)【1】中指出:“在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,圖模型這個(gè)術(shù)語(yǔ)指包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的比較寬泛 ...
2017-03-18機(jī)器學(xué)習(xí)中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式識(shí)別和信息檢索領(lǐng)域,二分類的問(wèn)題(binary classification)是常會(huì)遇到的一類問(wèn)題。例如,銀行的信用卡中心每天都會(huì)收到很多的信用卡申請(qǐng),銀行必 ...
2017-03-18機(jī)器學(xué)習(xí)中的kNN算法及Matlab實(shí)例 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法,是一個(gè)理論上比較成熟的方法,也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是:如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空 ...
2017-03-18機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語(yǔ)言實(shí)例(2) 我們?cè)谏弦黄恼轮薪榻B了EM算法的基本原理,如果讀者對(duì)此不甚了解,建議參閱 機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語(yǔ)言實(shí)例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...
2017-03-18機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語(yǔ)言實(shí)例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常簡(jiǎn)單,相信讀者都可以輕松地理解它。但下面將要介紹的EM算法就要困難許多了,它與極大似然估計(jì)密切相關(guān)。 1 算法原理 不妨 ...
2017-03-18訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)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(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11