K-means算法原理與R語言實例 聚類是將相似對象歸到同一個簇中的方法,這有點像全自動分類。簇內(nèi)的對象越相似,聚類的效果越好。支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所討論的分類問題都是有監(jiān)督的學(xué)習方式,現(xiàn)在我們所介紹的聚 ...
2017-03-17數(shù)據(jù)挖掘十大算法之Apriori詳解 有時候,人們會對機器學(xué)習與數(shù)據(jù)挖掘這兩個名詞感到困惑。如果你翻開一本冠以機器學(xué)習之名的教科書,再同時翻開一本名叫數(shù)據(jù)挖掘的教材,你會發(fā)現(xiàn)二者之間有相當多重合的內(nèi)容。 ...
2017-03-17python中pyc和pyo的作用 pyc文件,是Python編譯后的字節(jié)碼(bytecode)文件。只要你運行了py文件,python編譯器就會自動生成一個對應(yīng)的pyc字節(jié)碼文件。這個pyc字節(jié)碼文件,經(jīng)過python解釋器,會生成機器碼運行 ...
2017-03-17Python變量作用域 1、作用域介紹 python中的作用域分4種情況: L:local,局部作用域,即函數(shù)中定義的變量; E:enclosing,嵌套的父級函數(shù)的局部作用域,即包含此函數(shù)的上級函數(shù)的局部作用域,但不是全局的; ...
2017-03-17數(shù)據(jù)挖掘十大算法之決策樹詳解(2) ID3算法 ID3和C4.5都是由澳大利亞計算機科學(xué)家Ross Quinlan開發(fā)的決策樹構(gòu)建算法,其中C4.5是在ID3上發(fā)展而來的。 ID3算法的核心是在決策樹各個結(jié)點上應(yīng)用信息增益準 ...
2017-03-17數(shù)據(jù)挖掘十大算法之決策樹詳解(1) 從分類問題開始 分類(Classification)任務(wù)就是確定對象屬于哪個預(yù)定義的目標類。分類問題不僅是一個普遍存在的問題,而且是其他更加復(fù)雜的決策問題的基礎(chǔ),更是機器學(xué)習 ...
2017-03-17數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解 CART生成 CART假設(shè)決策樹是二叉樹,內(nèi)部結(jié)點特征的取值為“是”和“否”,左分支是取值為“是”的分支,右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征,將 ...
2017-03-16機器學(xué)習優(yōu)化算法之爬山算法小結(jié) 機器學(xué)習的項目,不可避免的需要補充一些優(yōu)化算法,對于優(yōu)化算法,爬山算法還是比較重要的.鑒于此,花了些時間仔細閱讀了些爬山算法的paper.基于這些,做一些總結(jié). 目錄 1. 爬山 ...
2017-03-16Python學(xué)習-函數(shù)、作用域 函數(shù): 定義函數(shù): >>> def do_nothing() pass 調(diào)用函數(shù): >>> do_nothing() None:是Python中的一個特殊的值,它和False,空值是有區(qū)別的。 注意函數(shù)參數(shù)的傳入 ...
2017-03-16Python學(xué)習-語句、語法 #: 注釋,不支持多行注釋 \\: 連接,當一行的程序太長時,可以使用連接符\\(反斜杠) 1、使用if、elif和 else進行標記 小于兩個的選擇: if 條件 : 語句段1 else : ...
2017-03-16機器學(xué)習-Cross Validation交叉驗證Python實現(xiàn) 1.原理 1.1 概念 交叉驗證(cross-validation)主要用于模型訓(xùn)練或建模應(yīng)用中,如分類預(yù)測、pcr、pls回歸建模等。在給定的樣本空間中,拿出大部分樣本作為訓(xùn)練集來 ...
2017-03-16機器學(xué)習中概率論知識復(fù)習 1 基本概念 概率論在機器學(xué)習中扮演著一個核心角色,因為機器學(xué)習算法的設(shè)計通常依賴于對數(shù)據(jù)的概率假設(shè)。 1.1 概率空間 說到概率,通常是指一個具有不確定性的event發(fā)生的 ...
2017-03-16機器學(xué)習實現(xiàn)與分析之五(高斯判別分析) 高斯判別分析(GDA)簡介 首先,高斯判別分析的作用也是用于分類。對于兩類樣本,其服從伯努利分布,而對每個類中的樣本,假定都服從高斯分布,則有: 這 ...
2017-03-15機器學(xué)習實現(xiàn)與分析之四(廣義線性模型) 指數(shù)分布族 首先需要提及下指數(shù)分布族,它是指一系列的分布,只要其概率密度函數(shù)可以寫成下面這樣的形式: 一般的很多分布(如高斯分布,泊松分布,二項 ...
2017-03-15斯坦福機器學(xué)習實現(xiàn)與分析之二(線性回歸) 回歸問題提出 首先需要明確回歸問題的根本目的在于預(yù)測。對于某個問題,一般我們不可能測量出每一種情況(工作量太大),故多是測量一組數(shù)據(jù),基于此數(shù)據(jù)去預(yù) ...
2017-03-15梯度下降法分析 梯度下降法的基本思想是函數(shù)沿著其梯度方向增加最快,反之,沿著其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中,都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為: \\(\\begin{aligned} ...
2017-03-15批量梯度下降與隨機梯度下降 下面的h(x)是要擬合的函數(shù),J(theta)損失函數(shù),theta是參數(shù),要迭代求解的值,theta求解出來了那最終要擬合的函數(shù)h(theta)就出來了。其中m是訓(xùn)練集的記錄條數(shù),j是參數(shù)的個數(shù)。 ...
2017-03-15從導(dǎo)數(shù)的物理意義理解梯度下降 機器學(xué)習中常會用隨機梯度下降法求解一個目標函數(shù)L(Θ)的優(yōu)化問題,并且常是最小化的一個優(yōu)化問題: minL(Θ) 我們所追求的是目標函數(shù)能夠快速收斂或到達一個極小值點。而隨機梯 ...
2017-03-155個開源Python庫,點亮你的機器學(xué)習之路 機器學(xué)習令人興奮,但實際操作卻很困難也很復(fù)雜。它涉及到很多手動提升,如集合工作流,設(shè)置數(shù)據(jù)源,以及在內(nèi)部部署與云部署的資源之間切換等。 Python 是一款強大的 ...
2017-03-14機器學(xué)習常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè): 1)整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題; 2)每一個主題是詞上的多項 ...
2017-03-14訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習狀態(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)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 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” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)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(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)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(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)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(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析: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(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)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(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
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值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)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(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)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