【CDA干货】特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑

2025-09-03

特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的核心手段 —— 当我们面对包含数十甚至数百个特征的数据集时，如何剔除冗余信息、保留 ...

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。 ...

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 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

【CDA干货】一文厘清主成分载荷矩阵与成分矩阵的核心区别

2026-01-07

在主成分分析（PCA）的学习与实践中，“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分析的重要输出结果，却承载着不同的数学内涵与应用价值——载荷矩阵聚焦原始变量与主成 ...

【CDA干货】数学界中的统计学高级算法：原理、应用与价值

2025-12-26

统计学作为数学的重要分支，是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现，传统统计方法已难以应对高维、非线性、异构数据的分析需求。数学界由此衍生出一系列统计学高级算法，这些算法以深厚 ...

【CDA干货】成分得分系数矩阵与载荷矩阵：不是同一概念！从定义到实战的清晰区分

2025-11-12

在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— 有人误将载荷矩阵当作计算样本得分的依据，也有人将两者视为 “不同名称的同一矩阵” ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...

【CDA干货】密集连接卷积神经网络（DenseNet）：最后归一化的技术价值与实践

2025-09-04

在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连接卷积神经网络（DenseNet），通过 “密集块（Dense Block）” 中相邻层的全连接设计 ...

【CDA干货】K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法

2025-09-03

K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图像像素信息）时，如何快速发现数据内在的分组规律？K-Means 聚类算法正是解决这一问题 ...

数据分析相关的数学知识

2024-12-02

在今天的数字化时代，数据扮演着至关重要的角色。对于数据分析师而言，熟练掌握各种数据可视化技术至关重要。通过恰到好处的数据呈现和分析，数据分析师能够为企业决策提供有力支持。让我们一起深入探讨数据分析中必 ...

数据分析师必须学的数学知识

2024-12-02

作为数据分析领域的探险者，我们时常需要穿越数字的迷雾，发现隐藏在数据背后的故事。而要成为一名优秀的数据分析师，数学知识无疑是我们的利剑和护身符。让我们深入探讨，了解数据分析师必须掌握的数学基础，以助力 ...

数据分析必备的数学知识有哪些

2024-11-30

在当今数字化时代，数据分析已经成为企业决策过程中不可或缺的一环。除了掌握技术工具和业务理解外，深入了解数学知识也是数据分析师必备的能力之一。本文将探讨数据分析中关键的数学概念，以及如何运用这些知识来支 ...

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

2024-08-20

在主成分分析中，主成分的选择通常是按照（ ）的大小排序来进行的。 A.        特征值 B.        特征向量 C.        协方差矩阵 D.    ...

怎么用机器学习算法识别中文关键字？

2024-02-05

在当今信息爆炸的时代，我们经常需要从大量文本中提取关键信息。关键字是文本中最能概括其主题和内容的单词或短语，对于文本分类、信息检索和自然语言处理等任务至关重要。本文将介绍如何使用机器学习算法来识别中文 ...

数据分析入门需要具备哪些数学知识？

2024-01-02

在当今数字化时代，数据成为了企业决策和发展的重要依据。数据分析作为一项关键技能，正受到越来越多人的关注和追求。然而，要想成为一名合格的数据分析师，掌握一定的数学知识是至关重要的。本文将介绍数据分析入 ...

数据科学家需要具备哪些数学技能？

2023-09-25

数据科学家是当今数字时代中的重要角色之一。他们通过分析和解释数据来揭示隐藏的见解和趋势，从而为企业和组织做出决策提供支持。在这个领域中，数学技能是必不可少的工具之一。本文将探讨数据科学家需要具备的数学 ...

如何对数据进行特征工程？

2023-06-15

特征工程是机器学习中至关重要的一步，它是将原始数据转换为机器学习算法可以使用的特征向量的过程。在本文中，我们将探讨如何对数据进行特征工程。 数据清洗 在进行特征工程之前，首先需要对原始数据进行清洗。这 ...