详解大数据的4个基本特征

2016-08-11

详解大数据的4个基本特征 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术，明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众 ...

大数据环境下中国网络剧商业模式新特征

2016-07-13

大数据环境下中国网络剧商业模式新特征 近年来，网络剧作为传统媒体和新媒体融合发展的产物，在市场及政策的双重支持与驱动下,逐渐成为“互联网+”大潮中的佼佼者。依托互联网平台，网络剧发挥其投资少、周期短 ...

卓越数据科学家的四大特征

2016-04-24

卓越数据科学家的四大特征 对于那些希望在大数据时代掘金的公司来说，成功的关键是找到数据科学家， 并围绕数据科学家搭建团队。如今优秀的数据科学家一将难求， 而卓越的数据科学家更是灿若晨星。 如何才能发 ...

大数据流式计算的应用特征和技术挑战

2016-01-16

大数据流式计算的应用特征和技术挑战 在大数据时代，数据的时效性日益突出，数据(数据分析师认证)的流式特征更加明显，越来越多的应用场景需要部署在流式计算平台中。大数据流式计算作为大数据计算的一种形态 ...

一文带你快速了解矩阵中特征值与特征向量那些事儿

2020-08-03

在线性代数中，我们都学过特征值与特征向量，但是对于这两者的意义以及应用却理解得不是那么深刻。机器学习中，我们也经常会遇到特征值与特征向量这两个概念，小编今天就给大家具体分享一下这两者的基本知识。 ...

怎么理解随机森里中feature importance-特征重要性？

2020-07-22

feature importance，根据含义就能理解，也就是特征重要性，在预测建模项目中起着非常重要作用，能够提供对数据、模型的见解，和如何进行降维和选择特征，并以此来提高预测模型的的效率和有效性。今天小编为大家带 ...

特征值和特征向量的详细计算及几何意义

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 ...

特征工程是什么？常用的方法有哪些？

2020-07-07

“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器 ...

支持向量机SVM 概念及特征介绍

2020-07-03

支持向量机SVM(Support Vector Machine)，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是有监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的 ...

什么是卡方分布，有什么特征？

2020-06-24

一、卡方分布定义 卡方分布 (χ2分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k 个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若k 个随机变量Z1、 ...

特征向量与特征空间有什么区别？

2020-05-21

事物的每个属性值，都是在一定范围内变化的，如：修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范围内变化，宽度在0.6米-1.5米范围内变化，长度是1米-3米的范围内变化，则由这三个范围限度的一个三维空间就是桌子的特征空间。 ...

特征向量和特征值存在什么样的内在关系？

2020-05-20

特征向量（eigenvector），矩阵理论上一个非常重要的概念，被广泛的应用于各个领域。 数学上，线性变换的特征向量（本征向量）是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变，该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值 ...

一文带你读懂特征工程

2020-04-20

无论它的规模和大小如何，数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动，无论它多复杂。每个智能系统的核心，均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法，例如机器学习、深 ...

主数据的3大特征、4个超越和3个二八原则

2020-04-17

作者 | 石秀峰 导读：主数据（Master Data）是具有共享性的基础数据，可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的，因此通常长期存在且应用于多个系统。由于主数据是企业基准数据，数据来 ...

如何通过分类数据执行特征选择？

2020-03-09

作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。 使用实值数据（例如使用Pearson的相关系数）时，特征选择通常很简单，但是 ...

如何选取机器学习的特征选择方法？

2020-03-09

作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是在开发预测模型时减少输入变量数量的过程。 希望减少输入变量的数量，以减少建模的计算成本，并且在某些情况下，还需要改善模 ...

统计学5个基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

2020-05-18

本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构， ...

人工智能的模式识别：特征抽取等是关键！

2020-05-19

人工智能涉及到很多的技术，大家都知道人工智能离不开机器学习，不过比较少人知道人工智能也是离不开模式识别的。什么是模式识别呢？简单点说，模式识别就是对各种情况的识别。而在人工智能中，模式识别是一 ...

决策树也可以做特征分析啦

2018-08-21

决策树也可以做特征分析啦 那么这个代码是用于建模初期，你为了大概了解变量的一个基本特征写的，不是最优分组哈，因为这个代码是将变量最多分为12组，分这么多组的原因也是为了更好的观察特征而已啦，你要是觉 ...

资源 | 一个Python特征选择工具，助力实现高效机器学习

2018-07-11

资源 | 一个Python特征选择工具，助力实现高效机器学习 鉴于特征选择在机器学习过程中的重要性，数据科学家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一个特征选择器 Python 类，帮助研究者更高效地完成特征选 ...