Python自然语言处理:词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization,二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式,都能够达到有效归并词形的目的,二者既 ...
2017-03-18大数据对智慧城市建设有何意义 如果把智慧城市比作一个人,物联网是感官、移动互联网是神经、云计算是强健体魄和心脏、大数据是聪明的大脑。智慧城市,如果离开数据采集、数据分析和数据的使用,智慧就是空谈。 ...
2017-03-18在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(下) 第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些,但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下(注意 ...
2017-03-18在R中使用支持向量机(SVM)进行数据挖掘(上) 在R中,可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前,安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函 ...
2017-03-18大屏可视化推动大数据应用 六大领域应用常态化 随着社会信息化的高速增长,信息的可视化需求也急剧扩大,特别是一些监控中心、指挥中心、调度中心等重要场所,大屏幕显示系统已经成为信息可视化不可或缺的核心 ...
2017-03-18Python机器学习之Logistic回归 大数据时代,数据犹如一座巨大的金矿,等待我们去发掘。而机器学习和数据挖掘的相关技术,无疑就是你挖矿探宝的必备利器!工欲善其事,必先利其器。很多初涉该领域的人,最先困惑 ...
2017-03-18大数据对智慧城市建设意义有多大 大数据技术是处理感知层数据的必然选择 感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络,海量的数据在感知层产生。以视频监控为例,我国已建成世 ...
2017-03-18牛顿法解机器学习中的Logistic回归 这仍然是近期系列文章中的一篇。在这一个系列中,我打算把机器学习中的Logistic回归从原理到应用详细串起来。最初我们介绍了在Python中利用Scikit-Learn来建立Logistic回归分 ...
2017-03-18从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下) 三、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian Network)是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构,有时它又被称为信念网络(Belief Network)或概率网络(Probability Networ ...
2017-03-18大数据会扼杀企业 大数据被很多人吹捧成了大企业的救星:有人说它能预言未来,照亮我们的道路,给古老的商业模式带来新的生机。但是在现实世界中,数据是会杀人的。它能杀死项目,杀死金钱,甚至杀死时间。25年 ...
2017-03-18从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络 一、贝叶斯公式(一些必备的数学基础) 贝叶斯(Thomas Bayes)是生活在十八世纪的一名英国牧师和数学家。因为历史久远,加之他没有太多的著述留存,今天的人们对贝叶斯的研 ...
2017-03-18大数据时代 环评如何跟上潮流 环评数据资源必须实现向大数据的转变,加强管理与应用服务的创新,才能更好地服务于环境管理并支撑环境质量改善目标实现。 1、环评大数据建设的总体目标 明确环评大数据建设 ...
2017-03-18机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了。Russell等在文献【1】中指出:“在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛 ...
2017-03-18大数据+智能分析=? 一直以来,视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业,视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化,智能化的技术普及, ...
2017-03-18机器学习中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式识别和信息检索领域,二分类的问题(binary classification)是常会遇到的一类问题。例如,银行的信用卡中心每天都会收到很多的信用卡申请,银行必 ...
2017-03-18机器学习中的kNN算法及Matlab实例 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空 ...
2017-03-18物联网、云计算、大数据、人工智能之间关系浅析 物联网,云计算,大数据,人工智能是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思?之间又有什么关系呢?笔者也非常感兴趣,经过学习了解,查阅资料,一点浅显认 ...
2017-03-18机器学习中的EM算法详解及R语言实例(2) 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理,如果读者对此不甚了解,建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...
2017-03-18解读中国大数据产业的现状与前景 一、发展现状 “十二五”期间,我国信息通信技术产业快速壮大,互联网经济蓬勃发展,积累了丰富的数据资源,技术创新取得了明显突破,应用势头良好,为“十三五”时期我国加 ...
2017-03-18机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常简单,相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了,它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理 不妨 ...
2017-03-18在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
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