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數(shù)據(jù)科學(xué)圖譜
新增
“維度分析”
新增
“tableau”
新增
“矩陣分析”
新增
“商業(yè)智能”
新增
“漏斗圖”
新增
“業(yè)務(wù)模型”
新增
“BI分析”
數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)
人工智能
機器學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)
有監(jiān)督
決策樹
過擬合
字段
有監(jiān)督學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)曲線
欠擬合
概率估計
特征抽取
feature importance
感知機
Apriori
FP-Growth
數(shù)據(jù)標準化
降維
梯度提升
層次聚類
無監(jiān)督
下采樣
特征
無監(jiān)督學(xué)習(xí)
K-s曲線
先驗概率
最小二乘
偏差
召回率
SVC
KNN
推薦系統(tǒng)
線性回歸
Z-Score
隨機森林
文本分類
半監(jiān)督
支持向量機SVM
特征向量
線性與非線性
后驗估計
樸素貝葉斯
決策樹剪枝
特異度
SVM
Kmeans
商品推薦
邏輯回歸
PCA
集成算法
K-means聚類
泛化能力
集成學(xué)習(xí)
特征空間
連續(xù)型變量
損失函數(shù)
特征提取
Rcall
支持向量機
SVD
XGBoost
過采樣
樸素貝葉斯分類器
Bagging
Boosting
最近鄰分類器
遷移學(xué)習(xí)
AUC
準確率
多分類
多標簽分類
二分類
非監(jiān)督學(xué)習(xí)
潛在語義分析
常規(guī)化
t-SNE算法
LLE算法
MDS算法
互信息
嵌入式特征選擇
包裝式特征選擇
過濾式特征選擇
特征構(gòu)建
SIFT算法
SURF算法
HOG算法
LBP算法
預(yù)測建模
LightGBM
預(yù)測評估
平均絕對誤差
均方誤差
均方根誤差
R方
誤差分布
模式識別
圖像識別
目標檢測
人臉識別
視頻分析
視頻監(jiān)控
情感分析
文本聚類
文本預(yù)處理
詞袋模型
TF-IDF算法
主題模型
LDA算法
語義分析
命名實體識別
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
馬爾可夫決策過程
聚類
DBSCAN聚類
K均值聚類
監(jiān)督學(xué)習(xí)
半監(jiān)督學(xué)習(xí)
強化學(xué)習(xí)
最近鄰算法
EM算法
AdaBoost
隨機梯度下降
特征選擇
模型評估
模型選擇
超參數(shù)優(yōu)化
模型解釋
數(shù)據(jù)集劃分
正則化
梯度下降
模型融合
模型部署
自然語言處理
圖像處理
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