泛化能力,英文全称generalization ability,指机器学习算法对新鲜样本的适应能力,一种预测新的input类别的能力。 通过学习找到隐含在数据背后的规律,并对具有同一规律的学习集以外的数据,这种经过训练的网络可 ...
2020-05-21Bi这里是的意思就是Binary,二进制的意思,所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢?就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的 ...
2020-05-21SVC,英文全称support vector machine,中文为支持向量机,是一种分类算法,但是也可以做回归,根据输入的数据不同可做不同的模型(若输入标签为连续值则做回归,若输入标签为分类值则用SVC()做分类) ...
2020-05-20方法一: K平均算法(K-means聚类分析) 在下面的误差平方和图中,拐点(bend or elbow)的位置对应的x轴即k-means聚类给出的合适的类的个数。 > n = 100 > g=6 > set.seed(g) > d <- data.frame(x = unlist(lap ...
2020-05-20【磐创AI导读】:评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分,本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标,希望对大家有所帮助。 评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分 ...
2020-05-20最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP),是贝叶斯学派的法宝之一。 与统计学派不同,贝叶斯学派认为在做估计之前,人们对要估计的实物先有一个经验性的判断,然后根据数据调整对这 ...
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 ...
2020-05-201.AI人工智能 Artificial Intelligence 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智 ...
2020-05-20Z-Score,又称为再Z分数、标准分数,一个数与平均数的差再除以标准差的过程。 Z-Score能够衡量出一个分数距离平均数的相对标准距离,如果我们把每一个分数都转换成z分数,那么每一个z分数会以标准差为单位表示 ...
2020-05-20召回率(Recall),一般指查全率,指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率,是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标之一。 在实际应用中,多数人更喜欢称召回率为召回率,因为更能体 ...
2020-05-20先验概率和后验概率是与贝叶斯概率更新有关的两个概念百。假如某一不确定事件发生的主观概率 因为某个新情况的出现 而发生了改变,那么改变前的那个概率就被叫做先验概率,改变后的概率就叫后验概率。 先验概率是指 ...
2020-05-19K-s是模型验证的最常用的“武器”之一,而K-s曲线指洛伦兹曲线之间的差值。 K-S曲线主要是验证模型的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部分,然后用K-S统计量来检验 ...
2020-05-19在判断是有监督学习还是在无监督学习上,我们可以具体是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。 什么是学习(learning)? 一个成语 ...
2020-05-19有部分同学,在学习初期,会认为下采样和池化是指同样的事情,只是叫法不同而已,其实这是一种错误的认知。 下采样(subsampled),或称为降采样(downsampled),指缩小图像。其主要目是使得图像符合显示区域的 ...
2020-05-19FP-Growth使用了一种特殊的分治策略,将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-tree),但仍保留项集关联信息。 这种关联分析算法的概念由韩嘉炜等人在2000年提出,在FP-Growth算法中使用了一种称为频繁模 ...
2020-05-19feature importance指特征重要性,在特征选择的许多方法中,我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征,并得到其与分类的相关性。 由于随机森林存在的固有随机性,该模型可能每次给予特征不同的重要性 ...
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 ...
2020-05-19机器学习算法会涉及到大量的数学基础内容,数学好的童靴们,你们的优势来了。在机器学习中涉及到了三个数学工具,分别是线性代数、概率统计(概率估计)、最优化理论。 今天,我们来讲概率统计,在机器学习中会涉及 ...
2020-05-19在统计学中,连续型变量和离散型变量极为常见,今天我们就来看看它们的区别是什么? 变量值的变动幅度不同。 对离散变量,如果变量值的变动幅度小,就可以一个变量值对应一组,称单项式分组。如居民家庭按儿童数或 ...
2020-05-18一般来说,Rcall指令属于ROM空间的相对寻址范畴,call属于ROM空间的直接寻址范畴。 CALL和RCALL的区别: 1、指令长度不同; 2、指令执行所需机器周期不同; 3、寻址范围不同。 ——其他知识点普及: R ...
2020-05-18当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
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