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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(tái)搭建類數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)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(shì)，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(jiǎn)單，就是lm()，比較復(fù)雜的是對(duì)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(cè)分析問題。什么是回歸分析？回歸分析是一種預(yù)測(cè)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(shí)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(shí)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(duì)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(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法在對(duì)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(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測(cè)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(duì)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(duì)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(zhǎng)，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(shí)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(jiǎn)答題（30分） 1、簡(jiǎn)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(jiǎn)單，就是lm()，比較復(fù)雜的是對(duì)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“ ...

決策樹算法真的越復(fù)雜越好嗎？: 2016-05-25; 決策樹算法真的越復(fù)雜越好嗎？凡是在統(tǒng)計(jì)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域從業(yè)的朋友們，對(duì)決策樹這個(gè)名詞肯定都不陌生吧。決策樹是一種解決分類問題的絕好方法，顧名思義，它正像一棵大樹一樣，由根部不斷生長(zhǎng)出很多 ...

你應(yīng)該掌握的七種回歸技術(shù): 2016-05-05; 你應(yīng)該掌握的七種回歸技術(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(shì)，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回歸等七種 ...

算法 | K-Means聚類算法的原理及實(shí)現(xiàn): 2016-04-27; K-Means是聚類算法中的一種，其中K表示類別數(shù)，Means表示均值。顧名思義K-Means是一種通過均值對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類的算法。K-Means算法通過預(yù)先設(shè)定的K值及每個(gè)類別的初始質(zhì)心對(duì)相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行劃分。并通過劃分后的均 ...

基于樹的建模-完整教程(R & Python): 2016-04-21; 基于樹的建模-完整教程(R & Python) 基于樹的學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是最好的方法之一，主要用于監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)方法?；跇涞姆椒ㄖС志哂懈呔?、高穩(wěn)定性和易用性解釋的預(yù)測(cè)模型。不同于線性模型，它們映射非線性關(guān) ...

WePay機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐實(shí)踐：Python+scikit-learn+隨機(jī)森林: 2016-04-20; WePay機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐實(shí)踐：Python+scikit-learn+隨機(jī)森林什么是shell selling？雖然欺詐幾乎涉及各種領(lǐng)域，但相對(duì)于傳統(tǒng)的買方或賣方僅僅擔(dān)心對(duì)方是否是騙子，支付平臺(tái)需要擔(dān)心的是交易雙方。如果其中任何 ...

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)挖掘: 2016-04-20; 互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)不可能靠人工一個(gè)個(gè)處理，只能依靠計(jì)算機(jī)批量處理。最初的做法是人為設(shè)定好一些規(guī)則，由機(jī)器來執(zhí)行。但特征一多規(guī)則就很難制定，即使定下了規(guī)則也沒法根據(jù)實(shí)際情況靈活變化。機(jī)器學(xué)習(xí)可以很好的解決 ...

美團(tuán)實(shí)例詳解機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決問題: 2016-04-06; 前言：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，機(jī)器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，機(jī)器學(xué)習(xí)都是一個(gè)炙手可熱的方向，但是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重，學(xué)術(shù)界側(cè)重于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的 ...

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