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CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)《抽樣分布及參數(shù)估計(jì)》: 2021-03-12; 1.隨機(jī)試驗(yàn) 可以在相同的條件下重復(fù)的進(jìn)行。進(jìn)行一次試驗(yàn)之前不能確定哪一個(gè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)。在概率論中，隨機(jī)事件（或簡稱事件）指的是一個(gè)被賦予機(jī)率的事物集合，也就是樣本空間中的一個(gè)子集。簡單 ...

工資比同事低，這些關(guān)鍵技能，你掌握了嗎: 2021-02-03; 前幾天公司面試了幾個(gè)數(shù)據(jù)分析崗位，一連面試了一周，結(jié)果沒有一個(gè)被錄取，感觸頗深。數(shù)據(jù)分析師每天需要接觸大量的數(shù)據(jù)，可是這些候選人連最基礎(chǔ)的拆解業(yè)務(wù)場(chǎng)景，制定數(shù)據(jù)指標(biāo)，以及通過什么樣的工具 ...

時(shí)序數(shù)據(jù)處理難題攻略（上）: 2020-11-10; 作者：計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 來源：公眾號(hào)計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 時(shí)間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計(jì)方法（如非線性最小二乘法 ...

如何用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖: 2018-08-30; 如何用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖大數(shù)據(jù)無處不在。在時(shí)下這個(gè)年代，不管你喜歡與否，在運(yùn)營一個(gè)成功的商業(yè)的過程中都有可能會(huì)遇到它。什么是大數(shù)據(jù) ？大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有 ...

數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法: 2018-08-06; 數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法 1. 極大似然極大似然（Maximum Likelihood）估計(jì)為用于已知模型的參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。比如，我們想了解拋硬幣是正面（head）的概率分布θ；那么可以通過最大似然估計(jì)方法求得。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之分類算法之樸素貝葉斯分類: 2018-06-23; 機(jī)器學(xué)習(xí)之分類算法之樸素貝葉斯分類最近自己對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)比較感興趣，做個(gè)筆記，還請(qǐng)大牛不喜輕噴，多多指教。樸素貝葉斯分類基于概率論中的貝葉斯原理： P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所謂樸素即是特征屬性之間 ...

如何解決分類中的樣本傾斜問題: 2018-04-09; 如何解決分類中的樣本傾斜問題先來說說樣本的偏斜問題，也叫數(shù)據(jù)集偏斜（unbalanced），它指的是參與分類的兩個(gè)類別（也可以指多個(gè)類別）樣本數(shù)量差異很大。比如說正類有10，000個(gè)樣本，而負(fù)類只給了10 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問題: 2018-03-13; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問題機(jī)器學(xué)習(xí)的過程可以理解為計(jì)算機(jī)通過分析大量的數(shù)據(jù)獲得模型，并通過獲得的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可以有多種表示，例如線性回歸模型，SVM模型，決策樹模型，貝葉斯模 ...

淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時(shí)的模型調(diào)優(yōu): 2018-01-18; 淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時(shí)的模型調(diào)優(yōu) 想和數(shù)據(jù)挖掘沾點(diǎn)邊，所以最近在復(fù)習(xí)一些算法，因?yàn)橛謱W(xué)了點(diǎn)R，深感這是個(gè)統(tǒng)計(jì)分析挖掘的利器，所以想用R實(shí)現(xiàn)一些挖掘算法。樸素貝葉斯法大概是最簡單的一種挖 ...

從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI): 2017-12-22; 從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI) 1. SVD 簡介 SVD中文稱為“奇異值分解”，是一種矩陣分解方法。其公式如下：定理：設(shè)A為m*n階復(fù)矩陣，則存在m階矩陣U和n階矩陣V，使得：　　 A ...

$文本主題模型之潛在語義索引(LSI)$

文本主題模型之潛在語義索引(LSI): 2017-12-22; 文本主題模型之潛在語義索引(LSI) 在文本挖掘中，主題模型是比較特殊的一塊，它的思想不同于我們常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因此這里我們需要專門來總結(jié)文本主題模型的算法。本文關(guān)注于潛在語義索引算法(LSI)的原理。 ...

SPSS聚類分析：二階聚類分析: 2017-12-18; SPSS聚類分析：二階聚類分析一、概念（分析-分類-兩步聚類）。是一個(gè)探索工具，用來揭示數(shù)據(jù)集中的自然分組（或聚類），如果不揭示，這些分組是不明顯的。此過程使用的算法有多個(gè)不錯(cuò)的特征使其 ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域: 2017-11-20; 深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域在本章中，我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來解決計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容: 2017-10-31; 數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個(gè)因素：一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性。現(xiàn)代社會(huì)的各行各業(yè)都 ...

T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或sig值）: 2017-10-27; T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或sig值） 1.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來一般而言，為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率，我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。通過把所 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量: 2017-07-25; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量本文主要關(guān)注點(diǎn)在于各個(gè)距離、相似度之間的優(yōu)缺點(diǎn)，及使用時(shí)候的注意事項(xiàng)。 1. 閔可夫斯基距離基本認(rèn)識(shí) 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...

樣本統(tǒng)計(jì)量與總體的關(guān)系，抽樣分布的概念性質(zhì): 2017-07-23; 樣本統(tǒng)計(jì)量與總體的關(guān)系，抽樣分布的概念性質(zhì) 本文對(duì)抽樣分布的概念、無偏差和最小偏差等性質(zhì)，以及中心極限定理和樣本比例的抽樣分布進(jìn)行總結(jié)。 1 抽樣分布基本概念參數(shù)（parameter）：參數(shù) ...

R語言多元分析系列: 2017-07-21; R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...

R語言判別分析: 2017-07-19; R語言判別分析本文中分三個(gè)方法介紹判別分析，Bayes判別，距離判別，F(xiàn)isher判別。前兩種判別方法都要考慮兩個(gè)、或多個(gè)總體協(xié)方差（這里是算方差，方差是協(xié)方差的一種）相等或不等的情況，由var.equal=的邏輯參 ...

從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸: 2017-07-10; 從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸數(shù)據(jù)分析師用r語言做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候會(huì)很多，也有很多數(shù)據(jù)分析師對(duì)于用r語言不是很了解，下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable） ...

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