在上一篇文章中我们简单给大家介绍了关于机器学习的知识，顺便也讲了讲机器学习误差的原因。其实不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情况下，机器学习的误差就会小的很多。随机森林是可以减少 ...
2019-02-20
如果大家想学人工智能的话，那么就一定不能够忽视有关机器学习的内容。这时候就会有人问，什么是机器学习？所谓机器学习就是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。机器学习是专门 ...
2019-02-20
在上面的文章中我们给大家介绍了机器学习的基础知识，其实我们在前面的文章中提到了很多的概念，通过对这些概念的了解，我们也知道了机器学习有很多的功能都是由一部分一部分的知识结构搭建而成的，下面 ...
2019-02-19
在前面的文章中我们给大家介绍了很多有关机器学习的知识，这些知识都是十分有用的，掌握了这些知识我们才能够做好机器学习知识的储备。下面我们就给大家介绍一下机器学习中的基础知识的其他部分，希望大 ...
2019-02-19
通过前两篇文章我们给大家介绍了机器学习的相关概念，我们不难看出，机器学习的知识是十分零碎的，这是因为机器学习涉及到的知识有很多，在这篇文章中我们继续为大家介绍机器学习的知识，希望这篇文章能 ...
2019-02-19
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多的机器学习中的基础知识，机器学习的基础知识是比较零碎的，但却是十分重要的，所以我们要重视这些内容。在这篇文章中我们会继续为大家介绍机器学习涉及到的基础概念 ...
2019-02-19
机器学习中涉及到了很多的概念，当然要想了解机器学习的话就需要对这些基础知识有一个深入的了解才能够入门机器学习，那么机器学习的基础知识都有哪些呢？我们在这几篇文章中给大家列举一下机器学习的基 ...
2019-02-19
我们在上一篇文章中给大家介绍了机器学习中的概率统计的知识，概率统计知识在机器学习中评价步骤中用的很多。其实最优化理论在机器学习中的优化步骤中也是十分重要的，下面我们就给大家介绍一下这些内容 ...
2019-02-19
机器学习中涉及到了很多的数学工具，我们在前面的文章中给大家介绍了很多，其中线性代数是一个比较常见的数学工具，在这篇文章中我们重点给大家介绍一下概率统计这一数学工具，希望这篇文章能够给大家带 ...
2019-02-19
在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习中的两个步骤，也就是评价步骤和优化步骤，这些步骤都涉及到了很多的数学工具，我们在这篇文章中给大家介绍一下这些数学工具，希望这篇文章能够帮助大家更好地理 ...
2019-02-19
我们在前面的文章中给大家介绍了机器学习步骤中的第一个步骤，那就是表示，而表示中涉及到了很多的算法，具体的算法有K-近邻算法、回归模型、决策树、SVM支持向量机这些算法都是非常实用的，我们在这篇文 ...
2019-02-19
在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习的步骤，机器学习中的步骤有三个，第一就是表示，第二就是评价，第三就是优化。上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习的第一个步骤——表示，而表示还涉及到了一 ...
2019-02-19
我们都知道，现阶段人工智能是一个十分火爆的概念，人工智能能够给我们的生活带来很多的方便。其实人工智能中机器学习也是一个十分火热的概念，而不管是什么技术都会有很多的步骤，那么机器学习用的步骤 ...
2019-02-19
我们在上一篇文章中给大家讲了大数据分析中，分析的不是因果关系，而是相关关系。正是因为如此，大数据改变了人们的思维。不过大数据改变人们的思维还是有很多原因的，我们在这篇文章中继续给大家讲解一 ...
2019-02-18
在上一篇文章中我们给大家讲了大数据改变人们的思维的一种方式，其中就是大数据改变了以往的分析数据的方式，大数据分析的数据量变得比以往多了很多，不再分析随机数据而是分析所有数据，在这篇文章中我 ...
2019-02-18
我们在上一篇文章中给大家介绍的大数据改变人们思维的第二种原因，就是大数据要求我们需要分析的数据变得更杂，对于数据不再要求精确性，而是混杂性。但是只有这些还是远远不够的，我们在这篇文章中继续 ...
2019-02-18
大数据的出现改变了很多，尤其是对很多事物的思维方式的改变，使得我们抛弃了以往对事物的思考方式，从而改变了我们的生活方式。我们在进行大数据使用的时候一定要好好好了解大数据的具体情况，下面我们 ...
2019-02-18
在前面的文章中我们给大家介绍了很多人们对于人工智能的误解，另外还有一些内容需要我们注意的是，了解人工智能除了需要有一定的知识储备以外还需要对人工智能有一定的判断能力，这样才能够加深对人工智 ...
2019-02-18
我们不止一次地说，人们对人工智能片面或者不充分的了解使得人们对人工智能存在一些误解，其实这些想法都是正常的，不过当我们开始认真关注并学习人工智能知识的时候就会逐渐消除对人工智能的误解。下面 ...
2019-02-18
我们在前面的文章中给大家介绍了很多人们对人工智能的误解的内容，其实通过了解这些从侧面我们也能够了解人工智能的知识。当我们对人工智能的知识了解到一定程度的时候，我们就不会迷信人工智能以及害怕 ...
2019-02-18在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10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 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03
