機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機(jī)梯度下降法(stochastic gradient descent)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用,這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface),如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) ...
2017-03-14一、概述 優(yōu)點(diǎn):在數(shù)據(jù)少的情況下仍然有效,可以處理多類別問(wèn)題 缺點(diǎn):對(duì)于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式較為敏感 適用數(shù)據(jù)類型:標(biāo)稱型數(shù)據(jù) 二、原理 三、文檔分類 A,B,C,D..為文檔中單詞。假設(shè)總詞匯只有A,B,C,D四種。訓(xùn)練樣 ...
2017-03-14機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之SVD 1. 奇異值分解 SVD(singular value decomposition) 1.1 SVD評(píng)價(jià) 優(yōu)點(diǎn): 簡(jiǎn)化數(shù)據(jù), 去除噪聲和冗余信息, 提高算法的結(jié)果 缺點(diǎn): 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換可能難以理解 1.2 SVD應(yīng)用 (1) 隱性語(yǔ)義索引(latent ...
2017-03-14機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之PCA 1. 向量及其基變換 1.1 向量?jī)?nèi)積 (1)兩個(gè)維數(shù)相同的向量的內(nèi)積定義如下: 內(nèi)積運(yùn)算將兩個(gè)向量映射為一個(gè)實(shí)數(shù). (2) 內(nèi)積的幾何意義 假設(shè)A\\B是兩個(gè)n維向量, n維向量可以等價(jià)表 ...
2017-03-14機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之Apriori 1. 關(guān)聯(lián)分析 1.1 定義 關(guān)聯(lián)分析是一種在大規(guī)模數(shù)據(jù)上尋找物品間隱含關(guān)系的一種任務(wù).這種關(guān)系有2種形式:頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則. (1) 頻繁項(xiàng)集(frequent item sets): 經(jīng)常出現(xiàn)在一起的物品 ...
2017-03-14SPSS中兩種重復(fù)測(cè)量資料分析過(guò)程的比較 在SPSS中,有兩個(gè)過(guò)程可以對(duì)重復(fù)測(cè)量資料進(jìn)行分析:一種是一般線性模型的重復(fù)度量;一種是混合線性模型,對(duì)于同樣的數(shù)據(jù)資料,使用兩種過(guò)程分析出的內(nèi)容不大一樣,注意 ...
2017-03-13數(shù)據(jù)分析中的基本指標(biāo) 1.平均數(shù): 是描述一組數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的指標(biāo),有很多種平均數(shù),如:算數(shù)平均數(shù),幾何平均數(shù),調(diào)和平均數(shù),加權(quán)平均數(shù),平方平均數(shù),指數(shù)平均數(shù)等。 最常用的是算數(shù)平均數(shù) 平均數(shù) ...
2017-03-13數(shù)據(jù)分析中的變量分類 數(shù)據(jù)分析工作每天要面對(duì)各種各樣的數(shù)據(jù),每種數(shù)據(jù)都有其特定的含義、使用范圍和分析方法,同一個(gè)數(shù)據(jù)在不同環(huán)境下的意義也不一樣,因此我們想要選擇正確的分析方法,得出正確 ...
2017-03-13R語(yǔ)言之?dāng)?shù)據(jù)處理 一、向量處理 1.選擇和顯示向量 data[1] data[3] data[1:3] data[-1]:除第一項(xiàng)以外的所有項(xiàng) data[c(1,3,4,6)] data[data>3] data[data<5|data>7]:小于5或大于7的所有項(xiàng) which(data == max ...
2017-03-13SPSS數(shù)據(jù)分析—多維偏好分析(MPA) 之前的主成分分析和因子分析中,收集的變量數(shù)據(jù)都是連續(xù)型數(shù)值,但有時(shí)會(huì)碰到分類數(shù)據(jù)的情況,我們知道最優(yōu)尺度變換可以對(duì)分類變量進(jìn)行量化處理,如果將這一方法和主 ...
2017-03-13對(duì)應(yīng)分析方法與對(duì)應(yīng)圖解讀方法-—七種分析角度 對(duì)應(yīng)分析是一種多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),主要分析定性數(shù)據(jù)Category Data方法,也是強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)圖示化技術(shù),當(dāng)然也是強(qiáng)有力的市場(chǎng)研究分析技術(shù)。 這里主要介紹大 ...
2017-03-13均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差及協(xié)方差、協(xié)方差矩陣詳解 一、統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念:均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差 統(tǒng)計(jì)學(xué)里最基本的概念就是樣本的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差。首先,我們給定一個(gè)含有n個(gè)樣本的集合,下面給出這些概念的公式 ...
2017-03-12主成分分析(PCA)特征選擇算法詳解 1. 問(wèn)題 真實(shí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)總是存在各種各樣的問(wèn)題: 1、 比如拿到一個(gè)汽車(chē)的樣本,里面既有以“千米/每小時(shí)”度量的最大速度特征,也有“英里/小時(shí)”的最大速度特征,顯 ...
2017-03-12線性回歸與梯度下降算法 1.1線性回歸 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。這種函數(shù)是一個(gè)或多個(gè)稱為 ...
2017-03-12機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)—梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法。一開(kāi)始只是對(duì)其做了下簡(jiǎn)單的了解。隨著內(nèi)容的深入,發(fā)現(xiàn)梯度下降法在很多算法中都用的到,除了之前看到的用來(lái)處理線性模型,還有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。于是 ...
2017-03-12機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(shù)(Decision Tree) 決策樹(shù)(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。在分類問(wèn)題中,它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合,也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí),利 ...
2017-03-11機(jī)器學(xué)習(xí)中的降維算法:ISOMAP & MDS 降維是機(jī)器學(xué)習(xí)中很有意思的一部分,很多時(shí)候它是無(wú)監(jiān)督的,能夠更好地刻畫(huà)數(shù)據(jù),對(duì)模型效果提升也有幫助,同時(shí)在數(shù)據(jù)可視化中也有著舉足輕重的作用。 一說(shuō)到降維,大家第 ...
2017-03-11機(jī)器學(xué)習(xí)算法常用指標(biāo)總結(jié) 考慮一個(gè)二分問(wèn)題,即將實(shí)例分成正類(positive)或負(fù)類(negative)。對(duì)一個(gè)二分問(wèn)題來(lái)說(shuō),會(huì)出現(xiàn)四種情況。如果一個(gè)實(shí)例是正類并且也被 預(yù)測(cè)成正類,即為真正類(True positive), ...
2017-03-11【機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法源碼分析系列】-- 線性回歸 一、單變量線性回歸: 1.數(shù)據(jù)集可視化 2.求解模型參數(shù) 對(duì)于線性回歸模型,有兩種方法可以求解模型參數(shù)。 1) 梯度下降法 將代價(jià)函數(shù)代入展開(kāi): Matlab代碼實(shí) ...
2017-03-11機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述 1. 背景 1.1 問(wèn)題 在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中,特征數(shù)量可能較多,其中可能存在不相關(guān)的特征,特征之間也可能存在相關(guān)性,容易導(dǎo)致如下的后果: (1) 特征個(gè)數(shù)越多,分析特征、訓(xùn)練 ...
2017-03-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-18剛?cè)肼殘?chǎng)或是在職場(chǎng)正面臨崗位替代、技能更新、人機(jī)協(xié)作等焦慮的打工人,想要找到一條破解職場(chǎng)焦慮和升職瓶頸的系統(tǒng)化學(xué)習(xí)提升 ...
2025-07-182025被稱為“AI元年”,而AI,與數(shù)據(jù)密不可分。網(wǎng)易公司創(chuàng)始人丁磊在《AI思維:從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值的煉金術(shù) ...
2025-07-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值挖掘者 在大數(shù)據(jù)席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分。從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-18SPSS 賦值后數(shù)據(jù)不顯示?原因排查與解決指南? 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,變量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 實(shí)現(xiàn)表數(shù)據(jù)同步操作指南? ? 在數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作中,將一張表的數(shù)據(jù)同步到另一張表是常見(jiàn)需求,這有助于 ...
2025-07-18數(shù)據(jù)分析師的技能圖譜:從數(shù)據(jù)到價(jià)值的橋梁? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師如同 “數(shù)據(jù)翻譯官”,將冰冷的數(shù)字轉(zhuǎn)化為清晰的 ...
2025-07-17Pandas 寫(xiě)入指定行數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)精細(xì)化管理的核心技能? 在數(shù)據(jù)處理的日常工作中,我們常常需要面對(duì)這樣的場(chǎng)景:在龐大的數(shù)據(jù)集里精 ...
2025-07-17解碼 CDA:數(shù)據(jù)時(shí)代的通行證? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,當(dāng)企業(yè)決策者盯著屏幕上跳動(dòng)的數(shù)據(jù)曲線尋找增長(zhǎng)密碼,當(dāng)科研人員在 ...
2025-07-17CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的實(shí)戰(zhàn)方法論 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,“數(shù)據(jù)分析” 已從 “加分項(xiàng)” 成為 “必修課 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 與 ADD INDEX 詳解:用法、差異與優(yōu)化實(shí)踐 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,索引是提升查詢性能的核心手段。無(wú)論 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 語(yǔ)句中 “query end” 狀態(tài):含義、成因與優(yōu)化指南? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日常運(yùn)維與開(kāi)發(fā)中,開(kāi)發(fā)者和 DBA 常會(huì) ...
2025-07-16如何考取數(shù)據(jù)分析師證書(shū):以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動(dòng)決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:驅(qū)動(dòng)企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無(wú)外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實(shí)戰(zhàn):數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日常操作中,我們經(jīng)常會(huì)遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場(chǎng)景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代,面對(duì)海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),如何高效地進(jìn)行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中,誤刪數(shù)據(jù)、錯(cuò)改字段或誤執(zhí)行批量更新等問(wèn)題時(shí)有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用t.test,何時(shí)用wilcox.test? t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用 t.test,何時(shí)用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進(jìn)階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開(kāi)啟新時(shí)代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報(bào)告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書(shū)) 發(fā)布機(jī)構(gòu):CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11