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為什么以及如何學(xué)習(xí)“生產(chǎn)性數(shù)據(jù)科學(xué)”？: 2022-02-28; 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)可以以不同程度的效率和生產(chǎn)力進(jìn)行實(shí)踐。無(wú)論應(yīng)用領(lǐng)域或?qū)I(yè)，數(shù)據(jù)科學(xué)家--初學(xué)者或經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員--都應(yīng)努力提高他/她在典型數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的所有方面的效率, 統(tǒng)計(jì)分析， ...

未來(lái)5年，數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位會(huì)短缺嗎？: 2022-02-28; c 在過(guò)去的五年里，當(dāng)python編程成為潮流時(shí)，我一直在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作。當(dāng)時(shí)，在2016年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)只是一些時(shí)髦的詞。當(dāng)時(shí)有一場(chǎng)關(guān)于谷歌自動(dòng)駕駛汽車和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的炒作。但是，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)垂死的職業(yè)嗎？: 2022-02-20; 介紹我最近讀到一篇文章，將數(shù)據(jù)科學(xué)描述為一個(gè)過(guò)飽和的領(lǐng)域。文章預(yù)測(cè)ML工程師將在未來(lái)幾年取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。根據(jù)這篇文章的作者，大多數(shù)公司致力于用數(shù)據(jù)科學(xué)解決非常相似的業(yè)務(wù)問(wèn)題。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)即將消失的職業(yè)嗎？: 2022-02-15; 在一天結(jié)束時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家為一個(gè)組織提供的價(jià)值在于他們將數(shù)據(jù)應(yīng)用于真實(shí)世界的使用案例的能力。共享介紹我最近讀了一篇文章，描述數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)過(guò)度飽和的領(lǐng)域。這篇文章預(yù)測(cè)， ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù): 2018-08-24; 深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問(wèn)題時(shí)，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta)； ...

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理: 2018-05-18; 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理在當(dāng)今市場(chǎng)上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management，CRM)?？蛻絷P(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)?？蛻絷P(guān)系管理的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集合: 2018-03-31; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)集分類在有監(jiān)督(supervise)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集常被分成2~3個(gè)，即：訓(xùn)練集(train set) 驗(yàn)證集(validation set) 測(cè)試集(test set)。訓(xùn)練集用來(lái)估計(jì)模型，驗(yàn)證集用來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或 ...

【國(guó)韻(北京)食品銷售有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2018-01-31; 【國(guó)韻(北京)食品銷售有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師直通倉(cāng)是一家B2B供應(yīng)鏈平臺(tái)，上游和品牌商建立戰(zhàn)略合作，同時(shí)在城市內(nèi)建立數(shù)十個(gè)前置倉(cāng)，把快銷日化、甚至生鮮等商品日直接前移到了前置倉(cāng)里，通過(guò)把城市版圖畫成一個(gè) ...

基于標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)降低誤報(bào)率的算法優(yōu)化: 2017-12-30; 基于標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)降低誤報(bào)率的算法優(yōu)化無(wú)論是基于規(guī)則匹配的策略，還是基于復(fù)雜的安全分析模型，安全設(shè)備產(chǎn)生的告警都存在大量誤報(bào)，這是一個(gè)相當(dāng)普遍的問(wèn)題。其中一個(gè)重要的原因是每個(gè)客戶的應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)都 ...

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(lái)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(guò)程使用的算法有多個(gè)不錯(cuò)的特征使其 ...

SPSS回歸分析：自動(dòng)線性模型: 2017-11-19; SPSS回歸分析：自動(dòng)線性模型一、自動(dòng)線性模型（分析-回歸-自動(dòng)線性建模） 1、目標(biāo)（分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)） 2、基本（分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)）自動(dòng)準(zhǔn)備 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代的語(yǔ)言研究不能忽視的因果: 2017-08-11; 大數(shù)據(jù)時(shí)代的語(yǔ)言研究不能忽視的因果大數(shù)據(jù)是近年興起的概念,大體上是指通過(guò)一系列精煉、提取、分析,從龐雜、無(wú)序、多維的信息中獲取情報(bào)的一種方法。大數(shù)據(jù)研究讓我們有能力駕馭海量信息,使得以往變化莫測(cè)、 ...

從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸: 2017-07-10; 從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸數(shù)據(jù)分析師用r語(yǔ)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(yǔ)言不是很了解，下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡(jiǎn)介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable） ...

R語(yǔ)言-選擇“最佳”的回歸模型: 2017-06-03; R語(yǔ)言-選擇“最佳”的回歸模型嘗試獲取一個(gè)回歸方程時(shí)，實(shí)際上你就面對(duì)著從眾多可能的模型中做選擇的問(wèn)題。是不是所有的變量都要包括？抑或去掉那個(gè)對(duì)預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)不顯著的變量？還是需要添加多項(xiàng)式項(xiàng)和/或交互項(xiàng) ...

為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)工程師會(huì)在2017年越過(guò)越滋潤(rùn): 2017-05-03; 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)工程師會(huì)在2017年越過(guò)越滋潤(rùn) 數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)在2017年終于實(shí)現(xiàn)了火力全開。本文為大家提供了一個(gè)有關(guān)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域詳細(xì)的“國(guó)情咨文”，以及投資機(jī)構(gòu)針對(duì)這一行業(yè)的見解和關(guān)鍵趨勢(shì)。寫在前面 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹（Decision Tree）: 2017-03-11; 機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹（Decision Tree）決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法。在分類問(wèn)題中，它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合，也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí)，利 ...

SPSS應(yīng)用—時(shí)間序列分析: 2017-03-04; SPSS應(yīng)用—時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)：是對(duì)尚未發(fā)生或目前還不明確的事物進(jìn)行預(yù)先的估計(jì)和推測(cè)，是在現(xiàn)時(shí)對(duì)事物將要發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行探討和研究，簡(jiǎn)單地說(shuō)就是指從已知事件測(cè)定未知事件。為什么要預(yù)測(cè)呢，因?yàn)轭A(yù)測(cè)可 ...

最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例: 2016-12-10; 最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例 1、什么是最優(yōu)尺度回歸？英文簡(jiǎn)稱CATREG，也稱分類回歸?！∑胀ň€性回歸對(duì)數(shù)據(jù)的要求十分嚴(yán)格，當(dāng)遇到分類變量時(shí)，線性回歸無(wú)法準(zhǔn)確地反映分類變量不同取值的距離，比如 ...

證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實(shí)踐: 2016-11-23; 證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實(shí)踐在券商企業(yè)多年來(lái)的運(yùn)營(yíng)中，積累了大量投資者真實(shí)的第一手買賣金融產(chǎn)品數(shù)據(jù)，近年互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，加速了各類運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，也讓數(shù)據(jù)真正成為了價(jià)值的核心，數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 ...

數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言及其標(biāo)準(zhǔn)化研究進(jìn)展: 2016-10-22; 數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言及其標(biāo)準(zhǔn)化研究進(jìn)展數(shù)據(jù)挖掘包含范圍廣泛的任務(wù)，從數(shù)據(jù)描述到挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)分類和演化分析，所以，設(shè)計(jì)一個(gè)全面的數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言是富有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)槊總€(gè)任務(wù)有不同的要求。一個(gè)設(shè)計(jì)有 ...

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