【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法 1.Self-training algorithm(自訓練算法) 這個是最早提出的一種研究半監(jiān)督學習的算法,也是一種最簡單的半監(jiān)督學習算法. 2.Multi-view algorithm(多視角算法) 一般多 ...
2017-07-24機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關于機器學習模型評價的主要概念,與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓練集-驗證集二劃分校驗(Hold-out validation) ...
2017-07-24Python的星號(*、**)的作用 1. 函數的可變參數 當函數的參數前面有一個星號*的時候表示這是一個可變的位置參數,兩個星號**表示是可變的關鍵字參數。 #!env python #coding=utf-8 # def foo(*args, **kwar ...
2017-07-24機器學習之Logistic回歸與Python實現(xiàn) logistic回歸是一種廣義的線性回歸,通過構造回歸函數,利用機器學習來實現(xiàn)分類或者預測。 一 Logistic回歸概述 Logistic回歸的主要思想是,根據現(xiàn)有的數據對分類邊 ...
2017-07-24機器學習之樸素貝葉斯(NB)分類算法與Python實現(xiàn) 樸素貝葉斯(Naive Bayesian)是最為廣泛使用的分類方法,它以概率論為基礎,是基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法。 一、 概述 1.1 簡介 樸 ...
2017-07-23機器學習之決策樹(ID3)算法與Python實現(xiàn) 機器學習中,決策樹是一個預測模型;他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節(jié)點表示某個對象,而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值,而每個葉結 ...
2017-07-23數據挖掘的基本概念:數據庫、數據倉庫、機器學習,統(tǒng)計學 “數據挖掘“(Data Mining)又被稱為“數據中的知識發(fā)現(xiàn)”(KDD),顧名思義,也就是通過數據清理、數據集成、數據選擇、數據變換、數據挖掘、模式評估 ...
2017-07-23機器學習之k-近鄰(kNN)算法與Python實現(xiàn) k-近鄰算法(kNN,k-NearestNeighbor),是最簡單的機器學習分類算法之一,其核心思想在于用距離目標最近的k個樣本數據的分類來代表目標的分類(這k個樣本數據和目標 ...
2017-07-23樣本統(tǒng)計量與總體的關系,抽樣分布的概念性質 本文對抽樣分布的概念、無偏差和最小偏差等性質,以及中心極限定理和樣本比例的抽樣分布進行總結。 1 抽樣分布基本概念 參數(parameter):參數是對總 ...
2017-07-23圖形和數值的數據集描述方法 圖形方法對數據集的描述 1. 條形圖(bar graph) 條形圖一般橫向表示類別(class),縱向表示該類別所對應的類別頻率(class frequency)。 2. 餅狀圖(pie graph) 餅狀圖 ...
2017-07-23掌握R語言中的apply函數族 剛開始接觸R語言時,會聽到各種的R語言使用技巧,其中最重要的一條就是不要用循環(huán),效率特別低,要用向量計算代替循環(huán)計算。 那么,這是為什么呢?原因在于R的循環(huán)操作for和while ...
2017-07-22R語言繪圖學習筆記 在做數據分析時,我們通常作的舉動就是畫散點圖分析。因為通過散點圖的分析,我們可以最直觀,最簡單的得出大概的結論。今天我分享的內容就是R語言的繪圖函數。 關于R語言強大的繪圖功能 ...
2017-07-22R語言基礎畫圖/繪圖/作圖 R語言基礎畫圖 R語言免費且開源,其強大和自由的畫圖功能,深受廣大學生和可視化工作人員喜愛,這篇文章對如何使用R語言作基本的圖形,如直方圖,點圖,餅狀圖以及箱線圖進行簡單介 ...
2017-07-22R語言與點估計學習筆記(EM算法與Bootstrap法) 一、EM算法 EM算法是一種在觀測到數據后,用迭代法估計未知參數的方法??梢宰C明EM算法得到的序列是穩(wěn)定單調遞增的。這種算法對于截尾數據或參數中有一些我們 ...
2017-07-22R語言與點估計學習筆記(矩估計與MLE) 眾所周知,R語言是個不錯的統(tǒng)計軟件。今天分享一下利用R語言做點估計的內容。主要有:矩估計、極大似然估計、EM算法、最小二乘估計、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...
2017-07-22R語言與回歸分析幾個假設的檢驗 一、從線性回歸的假設說起 對于線性回歸而言,若要求回歸估計有一些良好性質比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達到估計的無偏性,我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...
2017-07-22優(yōu)化與求解非線性方程組(單變量問題) 求函數極值的問題通常被化簡為求解導數為0的點的問題。所以優(yōu)化問題通常與解非線性方程組聯(lián)系起來。在前面寫點估計中的mle時,我們介紹了R中求解方程極值的函數nlm(), ...
2017-07-21多變量非線性方程求解問題(牛頓迭代法) 關于多變量的多元函數,我們求解考慮解的問題與單變量是極其類似的??紤]在x處的一階泰勒展開,我們有0=f(x0)=f(x)+j(x)(x-x0)(后面的等號近似成立,j表示jacobia ...
2017-07-21R語言與非參數統(tǒng)計(核密度估計) 核密度估計是在概率論中用來估計未知的密度函數,屬于非參數檢驗方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。 假設我們有n ...
2017-07-21R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記 機器學習中的一些方法如決策樹,隨機森林,SVM,神經網絡由于對數據沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束,預測效果也比較不錯,交叉驗證結果也能被接受。下面以R ...
2017-07-21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(xié)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(lián)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