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數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解: 2017-03-16; 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(diǎn)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(jià)于遞歸地二分每個(gè)特征，將 ...

干貨 | 基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)算法: 2017-03-10; 本篇內(nèi)容主要是面向機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者,介紹常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，當(dāng)然,歡迎同行交流。哲學(xué)要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識->預(yù)測未來。 ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南: 2017-02-27; R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南目前我們發(fā)展出了不少機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對數(shù)據(jù)建模，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)測已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型，只要我們選擇了合適的算法，總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（四）---多項(xiàng)式回歸: 2017-01-23; 數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（四）---多項(xiàng)式回歸在我們平時(shí)做回歸的時(shí)候，大部分都是假定自變量和因變量是線性，但有時(shí)候自變量和因變量可能是非線性的，這時(shí)候我們就可能需要多項(xiàng)式回歸了，多 ...

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競賽！: 2017-01-16; Kaggle是一個(gè)數(shù)據(jù)分析建模的應(yīng)用競賽平臺，有點(diǎn)類似KDD-CUP（國際知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競賽），企業(yè)或者研究者可以將問題背景、數(shù)據(jù)、期望指標(biāo)等發(fā)布到Kaggle上，以競賽的形式向廣大的數(shù)據(jù)科學(xué)家征集解決方案 ...

用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整: 2017-01-02; 用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整提升算法(Boosting)在處理偏差-方差權(quán)衡的問題上表現(xiàn)優(yōu)越，和裝袋算法(Bagging)僅僅注重控制方差不同，提升算法在控制偏差和方差的問題上往往更加有效。在這里，我們提供一 ...

決策樹(專家藥物模型)操作案例: 2016-12-25; 決策樹(專家藥物模型)操作案例依據(jù)常用案例專家藥物模型使用SmartMining桌面版，以決策樹算法為背景，說明大數(shù)據(jù)如何構(gòu)建專家診病模型，以及如何通過可視化探索數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)決策樹同樣的計(jì)算結(jié)果!案例側(cè)重于大數(shù) ...

為什么數(shù)據(jù)挖掘很難成功: 2016-11-25; 為什么數(shù)據(jù)挖掘很難成功大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘變得越加重要，曾經(jīng)做了很多，成功有之，失敗的卻更多，舉一些例子，探究其失敗原因，也許于大家都有啟示吧。數(shù)據(jù)缺失總是存在。為什么數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)準(zhǔn) ...

R語言多項(xiàng)式回歸: 2016-10-17; R語言多項(xiàng)式回歸含有x和y這兩個(gè)變量的線性回歸是所有回歸分析中最常見的一種；而且，在描述它們關(guān)系的時(shí)候，也是最有效、最容易假設(shè)的一種模型。然而，有些時(shí)候，它的實(shí)際情況下某些潛在的關(guān)系是非常復(fù)雜的， ...

數(shù)據(jù)挖掘工程師的面試問題與答題思路: 2016-10-16; 數(shù)據(jù)挖掘工程師的面試問題與答題思路機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位根據(jù)業(yè)務(wù)的不同，崗位職責(zé)大概分為： 1、平臺搭建類數(shù)據(jù)計(jì)算平臺搭建，基礎(chǔ)算法實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然，要求支持大樣本量、高維度數(shù)據(jù)，所以可能 ...

你應(yīng)該知道的7種類型的回歸技術(shù)！: 2016-10-11; 你應(yīng)該知道的7種類型的回歸技術(shù)！回歸分析是建模和分析數(shù)據(jù)的重要工具。本文解釋了回歸分析的內(nèi)涵及其優(yōu)勢，重點(diǎn)總結(jié)了應(yīng)該掌握的線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回 ...

多元線性回歸實(shí)戰(zhàn)筆記: 2016-10-01; 多元線性回歸實(shí)戰(zhàn)筆記 R語言中的線性回歸函數(shù)比較簡單，就是lm()，比較復(fù)雜的是對線性模型的診斷和調(diào)整。這里結(jié)合Statistical Learning和杜克大學(xué)的Data Analysis and Statistical Inference的章節(jié)以及《R語言 ...

數(shù)據(jù)分析不得不知的七種回歸分析技術(shù): 2016-09-30; 數(shù)據(jù)分析不得不知的七種回歸分析技術(shù) 回歸分析技術(shù)是一種非常重要的數(shù)據(jù)分析方法，有著廣泛的應(yīng)用，能夠解決目標(biāo)變量為連續(xù)的預(yù)測分析問題。什么是回歸分析？回歸分析是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的 ...

2017校招數(shù)據(jù)分析崗筆試/面試知識點(diǎn): 2016-09-26; 2017校招正在火熱的進(jìn)行，后面會(huì)不斷更新涉及到的相關(guān)知識點(diǎn)。盡管聽說今年幾個(gè)大互聯(lián)網(wǎng)公司招的人超少，但好像哪一年都說是就業(yè)困難，能夠進(jìn)去當(dāng)然最好，不能進(jìn)去是不是應(yīng)該也抱著好的期望去找自己滿意的呢？最 ...

用R語言實(shí)現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法: 2016-09-07; 用R語言實(shí)現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定，其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)性。那么，這種結(jié)果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

如果會(huì)用數(shù)據(jù)挖掘，對業(yè)務(wù)和用戶的理解會(huì)更上層樓: 2016-08-07; 如果會(huì)用數(shù)據(jù)挖掘，對業(yè)務(wù)和用戶的理解會(huì)更上層樓數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)；數(shù)據(jù)挖掘可以做哪些事情、有什么應(yīng)用價(jià)值；要發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，你們應(yīng)該怎么與數(shù)據(jù)挖掘崗協(xié)作，你們不可替代的價(jià)值在哪里。文章有點(diǎn)長，良心 ...

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較: 2016-07-11; 常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較機(jī)器學(xué)習(xí)算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領(lǐng)域等等，要想找到一個(gè)合適算法真的不容易，所以在實(shí)際應(yīng)用中，我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來實(shí)驗(yàn)。通常最開始我們都會(huì)選擇 ...

數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試及答案整理: 2021-02-03; 數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試及答案整理 2013百度校園招聘數(shù)據(jù)挖掘工程師《數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)練習(xí)題庫》《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫》《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》一、簡答題（30分） 1、簡述數(shù)據(jù) ...

R實(shí)現(xiàn)多元線性回歸分析！: 2016-06-20; R中的線性回歸函數(shù)比較簡單，就是lm()，比較復(fù)雜的是對線性模型的診斷和調(diào)整。這里結(jié)合Statistical Learning和杜克大學(xué)的Data Analysis and Statistical Inference的章節(jié)以及《R語言實(shí)戰(zhàn)》的OLS(Ordinary Least Squa ...

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中應(yīng)避免的7種常見錯(cuò)誤: 2016-06-02; 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中應(yīng)避免的7種常見錯(cuò)誤在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，每個(gè)給定的建模問題都存在幾十種解法，本文作者認(rèn)為，模型算法的假設(shè)并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù)；在追求模型最佳性能時(shí)，重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集（尤其是“ ...

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