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常見的數(shù)據(jù)建模算法有哪些？: 2023-06-17; 在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)建模是一個重要的任務(wù)。數(shù)據(jù)建模指的是使用數(shù)學(xué)模型來描述數(shù)據(jù)，并利用這些模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類。常見的數(shù)據(jù)建模算法有以下幾種：線性回歸：線性回歸是一種用于建立輸 ...

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測建模？: 2023-06-17; 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測建模是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)，通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，構(gòu)建預(yù)測模型來預(yù)測未來的事件或結(jié)果。這種建模方法可以應(yīng)用于各種行業(yè)和領(lǐng)域，例如金融、醫(yī)療、物流等，能夠幫助企業(yè)和組織做出更準(zhǔn)確 ...

如何使用算法來預(yù)測結(jié)果？: 2023-06-15; 預(yù)測未來結(jié)果是許多實際問題的主要目標(biāo)，如股票市場、天氣預(yù)報、交通流量和疾病傳播。在過去的幾十年中，人們使用了各種算法來嘗試解決這些問題。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也開始成為預(yù)測分析的主要工具之一 ...

數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計學(xué)要學(xué)什么: 2023-06-15; 數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分，他們需要具備多種統(tǒng)計學(xué)知識才能從數(shù)據(jù)中得出正確的結(jié)論并指導(dǎo)商業(yè)決策。下面是數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的一些統(tǒng)計學(xué)知識。一、概率論基礎(chǔ) 概率論是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)， ...

如何選擇適當(dāng)?shù)乃惴ǎ?/dt>: 2023-06-15; 選擇適當(dāng)?shù)乃惴ㄊ菙?shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要的一個步驟。它決定了我們最終將使用哪種方法來分析和處理數(shù)據(jù)，以及對模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。在本文中，我們將介紹如何選擇適當(dāng)?shù)乃惴ǎ⑻峁┮恍┏Ｒ姷乃惴ㄟx擇標(biāo)準(zhǔn)。 ...

數(shù)據(jù)分析師算法有哪些: 2023-06-01; 數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代企業(yè)中非常重要的角色之一，他們負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)中獲取信息，并根據(jù)這些信息制定決策。而數(shù)據(jù)分析師要想完成這些任務(wù)，必須掌握一系列算法。本文將介紹一些常見的分析師算法。線性回歸線性 ...

spss的logistic虛擬變量回歸結(jié)果怎么解讀？: 2023-05-31; SPSS是一款常用的統(tǒng)計分析軟件，可以進(jìn)行多種類型的數(shù)據(jù)分析，包括邏輯回歸。邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于分類問題的統(tǒng)計方法，例如預(yù)測一個人是否會購買某個產(chǎn)品，或者預(yù)測一個醫(yī)療診斷的結(jié)果。在邏輯回歸中，虛擬變量 ...

自變量是連續(xù)變量，因變量是分類變量，SPSS該用什么處理？: 2023-05-08; 當(dāng)自變量是連續(xù)變量，因變量是分類變量時，通常需要使用邏輯回歸分析來處理數(shù)據(jù)。邏輯回歸是一種用于解釋和預(yù)測二元（分類型）因變量的統(tǒng)計方法，它可以幫助研究者了解不同自變量對于因變量的影響程度。在SPSS ...

用xgboost做分類，預(yù)測結(jié)果輸出的為什么不是類別概率？: 2023-04-10; XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，在分類問題中通常被用來預(yù)測二元或多元分類結(jié)果。與傳統(tǒng)的決策樹相比，XGBoost具有更優(yōu)秀的準(zhǔn)確性和效率。然而，在使用XGBoost進(jìn)行分類時，其輸出通常不是類別概率， ...

sklearn 中的模型對于大數(shù)據(jù)集如何處理?: 2023-03-31; Scikit-learn (sklearn) 是一個廣泛使用的 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)庫，提供了許多現(xiàn)成的算法和工具來解決各種任務(wù)。在處理大型數(shù)據(jù)集時，sklearn 提供了一些有用的方法和技術(shù)來減輕計算負(fù)擔(dān)并提高效率。當(dāng)面對大型數(shù)據(jù)集時 ...

SPSS如何進(jìn)行敏感性分析？: 2023-03-23; SPSS是一款廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計分析的軟件，它提供了許多功能強(qiáng)大的工具來幫助研究人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。其中，敏感性分析是非常重要的一個部分，因為它可以幫助研究人員確定他們的研究結(jié)果是否受到某些重要變量的影響。 ...

數(shù)據(jù)挖掘方法大全: 2022-10-25; 1、數(shù)據(jù)挖掘的分析方法——決策樹法決策樹在解決歸類與預(yù)測上有著極強(qiáng)的能力，它以法則的方式表達(dá)，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經(jīng)由不斷詢問問題最終能導(dǎo)出所需的結(jié)果。典型的決策樹頂端是一個樹根 ...

資深數(shù)據(jù)分析師來聊一聊數(shù)據(jù)挖掘: 2022-10-19; 一、數(shù)據(jù)挖掘的層次一直想整理下對數(shù)據(jù)挖掘不同層次的理解，這也是這兩年多的時間里面，和很多金融領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)相關(guān)工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和歸納。大概可以分為四類。 (一)純粹的數(shù)據(jù) ...

盤點 | 每個數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該了解的6個預(yù)測模型: 2022-08-09; CDA數(shù)據(jù)分析師出品作者：Ivo Bernardo 編譯：Mika 數(shù)據(jù)分析模型有不同的特點和技術(shù)，值得注意的是，大多數(shù)高級的模型都基于幾個基本原理。當(dāng)你想開啟數(shù) ...

我迄今為止的數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)之旅: 2022-03-14; 自由數(shù)據(jù)科學(xué)家Arnuld談數(shù)據(jù) 埃里克·韋伯（是的，那個長得不錯的家伙帶著一只可愛的狗）最近在LinkedIn上寫了一篇帖子，講述了當(dāng)他開始數(shù)據(jù)科學(xué)生涯時，他希望自己能少做的10件事。這篇文章是我通過這十點 ...

停止學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)尋找目的，找到目的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué): 2022-02-21; 作者布蘭登·科斯利，F(xiàn)astDataScience.ai 數(shù)據(jù)科學(xué)家需求不足，沒有兩種方法。工作崗位嗯，有很多空缺，這個行業(yè)似乎只是在這個后疫情時代的數(shù)字世界里才有所增長。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生也是世界勞動力 ...

如何學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)知識: 2022-02-16; 分享數(shù)據(jù)科學(xué)有志之士最常見的問題之一是行業(yè)中的守門人對這種擔(dān)憂沒有幫助，他們給學(xué)生貼上了不合格的標(biāo)簽，除非他們擁有該學(xué)科的碩士或博士學(xué)位。那么，為了在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè) ...

盤點 | 每個數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該了解的6個預(yù)測模型: 2022-01-29; CDA數(shù)據(jù)分析師出品編譯：Mika 當(dāng)你想開啟數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)生涯時，應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些模型呢？本文中我們介紹了6個在業(yè)界廣泛使用的模型。但當(dāng)你自己試著編程后才會發(fā)現(xiàn)，事實實際并非如此。作為一名 ...

干貨 | 數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例——用戶行為預(yù)測: 2021-12-22; CDA數(shù)據(jù)分析師出品作者：CDA教研組編輯：Mika 案例介紹背景：以某大型電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集，使用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)下的用戶行為特征，并通過建立邏輯回歸模型、隨機(jī)森林 ...

矩陣分析法，做商業(yè)決策必備的經(jīng)典分析思維: 2021-11-26; 眾所周知，無論是一個國家還是一個企業(yè)，在制定決策策略的時候，都不會詢問每一個人的意見，對于國家而言，通常會收集各行各業(yè)代表的意見；對于企業(yè)而言，則是會選擇一些有代表性的人員來進(jìn)行意見調(diào)研。同 ...

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