机器学习中,当原始数据的分类极不均衡,需要对不平衡数据进行处理,而下采样就是处理方法之一。简单来说就是从多数类中随机抽取样本从而减少多数类样本的数量,使数据达到平衡。 下采样,通常适用于 ...
2020-07-09梯度提升决策树(GBDT),全称为Gradient Boosting Decision Tree,是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,将所有树的结论累加起来,产出最终答案。 这也就意味着在GBDT中,CART决策树为基学习器,也就是每 ...
2020-07-09前面我们了解了决策树的概念,现在来了解一下决策树剪枝。可能会有人问:为什么要剪枝?答案是:如果一棵决策树完全生长,那么这棵决策树所对应的每一个叶节点中只会包含一个样本,就很有可能面临过拟合问题,因此 ...
2020-07-09决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法,它的思想非常朴素,就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法,当被用于分类时叫做分类树,被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...
2020-07-09XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库,它有很好的学习效果,速度也非常快,与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比,XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有,X ...
2020-07-09用SQL语句添加字段并不难,下面小编整理了SQL添加和修改字段的基本命令,希望对各位小伙伴有所帮助。 增加字段: alter table 表名 add 字段名 type not null default 0 在指定位置插入新字段: alter ...
2020-07-09库: show databases;显示所有数据库 create database <数据库名> ;创建数据库 use <数据库名>;使用数据库 drop <数据库名> 直接删除数据库, 不提醒 show tables; 查看当前数据库中的表 desc na ...
2020-07-09前面小编给大家简单介绍过拟合和欠拟合时,提到了一个概念:学习曲线,我们通过学习曲线能够很清晰的判别出模型现在说出的状态是欠拟合还是过拟合,下面小编具体整理了学习曲线的相关内容,希望对大家有所帮助。 ...
2020-07-09KNN的全称是K-Nearest Neighbors,具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类,也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...
2020-07-09近来数据记录和规模属性都在急剧增长,由于大多数数据挖掘算法都是直接逐列处理数据,因此导致算法越来越慢。为了保证减少数据列数的同时,丢失的数据信息尽可能少, 数据降维处理算法应运而生。 一、降维的 ...
2020-07-09数据标准化(normalization)是一个常用的数据预处理操作,就是对原始各项指标数据按比例进行缩放,将数据的单位限制去除,转化为无规模、无量纲的纯数值,减少规模、特征、分布差异等对模型的影响,以便于不同单位 ...
2020-07-09今天是2020年7月8日,高考第二天,小编祝各位考生超常发挥,取得好成绩。 对很多人来说,高考都是人生的一次重要转折,但小编觉得,其实应该是高考+志愿填报,才是真正的人生转折点。 高考 ...
2020-07-09目前数据分析行业大火,人人都想学习数据分析,但是是应该把数据分析当成一种工具呢?还是一种职业? 其实小编是比较倾向于:数据分析是一种技能的,下面具体解释一下。 我们先来看一下数据分析的定义: ...
2020-07-08集成算法(Emseble Learning)是构建多个学习器,然后通过一定策略将这些学习器组合起来,让它们来完成学习任务的,通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。 常见的集成算法模型有:Bagging、Boosting、Stack ...
2020-07-08过拟合(over-fitting)是指机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。也就是referstoa模型对于训练数据拟合程度过高的情况。 通过学习曲线来理解 ...
2020-07-08一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题,简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...
2020-07-08Kmeans算法属于无监督学习的一种聚类算法,这种算法的目的为:在数据所属类别及类别数量不明确的前提下,依据数据自身的特点对数据进行聚类。聚类过程中,对于类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类 ...
2020-07-08最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate), 简称为MAP。在贝叶斯统计学中,最大后验估计是通过利用经验数据获得对未观测量的点态估计。 与极大似然估计类似,不同的是,在似然函数后面多乘了一 ...
2020-07-08矩阵特征值与特征向量在机器学习算法中经常会用到,每次出现都有着其独特的意义,如果不能深入理解特征值和特征向量两个概念,对我们机器学习的实际应用会有很大影响。小编今天整理了特征值和特征向量的概念计算以 ...
2020-07-08召回率(Recall),也被称为 查全率,或者True Positive Rate,R= TP/(TP+FN) ; 反映了所有真正为正例的样本中被分类器判定出来为正例的比例。 精度,或者叫做精确率(precision):P = TP/(TP+FP);反映了被分类器 ...
2020-07-08CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
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