决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略 决策树缺点和注意事项: 决策树的最大缺点是原理中的贪心算法。因此它所做的选择只能是某种意义上的局部最优选择。 若目标变量是连续变量,那么 ...
2018-01-17R语言获取优化的k均值聚类 k均值算法效率快也易于实现,但在算法开始要求提前规定好簇K的数目,因此我们可以使用距离的平方和确定那个K值能够得到最好的k均值聚类效果。 操作 执行以下操作为K均值算法找到最合 ...
2018-01-17python 实例简述 k-近邻算法的基本原理 首先我们一个样本集合,也称为训练样本集,在训练样本集中每个数据都存在一个标签用来指明该数据的所属分类。在输入一个新的未知所属分类的数据后,将新数据的所有特征和 ...
2018-01-17面对大数据过分渲染宣传,你需要了解的9件事 大数据和开放数据不是一回事,但他们有着密切的联系(正如我在主题发言稿“未来的大数据将会开放到什么程度?”上写到的)。我们正在关注的大数据一些趋势和话题与 ...
2018-01-17企业如何实现对大数据的处理与分析 随着两化深度融合的持续推进,全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产,对数据的处理 ...
2018-01-17python中如何使用正则表达式的集合字符示例 本文主要给大家介绍了关于python使用正则表达式的集合字符的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 在正则表达式里,想匹 ...
2018-01-17大数据时代 个性化服务落地四步骤 大数据的迅速增长及相关技术的发展,正在带来全新的商业机遇。大数据将怎样改变人们的生活?又将如何改变企业的生意?维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思 ...
2018-01-17回顾与展望丨数据科学 机器学习:2017年的主要发展和2018年的关键趋势 KDnuggets邀请了数据科学相关领域杰出的代表人物对2017年的主要发展和2018年的趋势进行了总结和预测。主要内容涉及到 AI 、深度学习、机 ...
2018-01-16『如何成为十字型数据精英』线下活动回顾 2018年1月14日,CDA数据分析师在北京举办了「如何成为十字型数据精英」线下活动,有幸邀请到了李奇(微软Excel MVP)、崔丹(GrowingIO 市场总监)、 王安(布本智能 ...
2018-01-16【北京天路佑尊投资咨询有限公司】招聘数据分析师 天路有道是全球性的金融业务咨询及投资策略研发公司,公司业务涉及项目管理、组织基金、国际外汇、差价合约、人才培训、EA研发等多方位经营领域。聚集了国内外的专 ...
2018-01-16【贝罗斯(上海)投资管理有限公司】招聘数据分析师 以香港为总部,专注于金融机构的不良资产收购与处置。与主要的信贷金融机构、资产管理公司、银行、私募基金、对冲基金有广泛的业务关系。 职位月薪:6001-8000元/ ...
2018-01-16【重庆笛美商贸有限公司】招聘数据分析师 重庆笛美商贸有限公司是一家拥有较为丰富的客户资源和行销经验,公司于2014年成立,注册资金110万,总部位于重庆,公司下设有营销部、网络部、服务部、综合部、售后部、技术 ...
2018-01-16python实现的 K-近邻算法代码详细解释 一、k近邻算法概述 k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 ...
2018-01-16决策树之ID3算法及其Python实现 1. 决策树背景知识 决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一,主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式,决策树中从顶点到每个结点的路径都是 ...
2018-01-16逻辑回归,决策树,支持向量机 选择方案 分类是我们在工业界经常遇到的场景,本文探讨了3种常用的分类器,逻辑回归LR,决策树DT和支持向量机SVM。 这三个算法都被广泛应用于分类(当然LR,DT和SVR也可以用于 ...
2018-01-16逻辑回归与决策树在分类上的区别 在讨论之前,让我们来看一下逻辑回归和决策树的主要差别: 有些分歧是表面的,例如决策树可以对付缺失值,而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。但实际上决策 ...
2018-01-16大数据要充分利用 但更要保护用户隐私 全球进入移动互联网时代后,一个巨大进步是一切活动都在往移动互联网这个舞台上转移。所有社会活动、金融交易等都在网络上留下了痕迹或者说有迹可循。由此带来的进步是革 ...
2018-01-16基于R语言实现Lasso回归分析 主要步骤: 将数据存成csv格式,逗号分隔 在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式 加载lars包,先安装 调用lars函数 确定Cp值最小的步数 ...
2018-01-16python函数装饰器用法实例详解 本文实例讲述了python函数装饰器用法。分享给大家供大家参考。具体如下: 装饰器经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问 ...
2018-01-162018,怎么缓解大数据的尴尬 关于大数据,最近爆出的一个笑话:在电影业一次内部行业会议上,一位巨无霸级别的电影业发言人说:通过数据挖掘,我们发现不同观众的相关卖品偏好。比如《芳华》的观众比《战狼Ⅱ》 ...
2018-01-16LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA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 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19