现如今，只要是和计算机有关的技术，就离不开数学知识，尤其是在机器学习中，数学工具是一个十分重要的工具，也正是因为拥有了这些数学知识，机器学习才能够帮助我们解决很多的问题，才能够为人工智能提供贡献 ...
2019-04-30
关于大数据的架构有很多，比如说传统的大数据架构，当然，还有很多经典的大数据架构，比如说流式架构和Kappa架构。流式架构和Kappa架构在大数据中的应用还是很多的，在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于流式 ...
2019-04-30
在大数据架构中，有两个十分常见的架构，那就是lambda架构和unifield架构，这两个架构在大数据中占据着十分重要的地位，在这篇文章中我们就给大家介绍一下lambda架构和unifield架构，帮助大家更深一步的去了解 ...
2019-04-30
我们在上一篇文章中给大家介绍了机器学习中的回归算法的部分知识，其实机器学习中的回归算法的知识还是有很多的，我们在这篇文章中继续为大家介绍机器学习中的回归算法剩余部分知识，希望能够帮助到大家更好地 ...
2019-04-28
在机器学习中有很多的算法，我们在之前给大家介绍了支持向量机算法，支持向量机算法是一个十分经典的算法，因此也备受大家喜欢。下面我们在这篇文章中给大家介绍一下回归算法，希望这篇文章能够帮助我们更好地 ...
2019-04-28
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据挖掘和数据分析的区别，主要就是数据挖掘在统计分析形成了比较明显的差异。在这种明显的差异中我们能够分清楚数据分析以及数据挖掘的区别，我们在这篇文章中给大家介绍更多 ...
2019-04-28
在机器学习中，训练是一个十分重要的步骤，和优化一样，都是能够对机器学习的结果产生直接影响的，而机器学习中不管哪个内容都是需要模型的，通过这些模型我们才能够做得更好。但是很多人对于机器学习存在疑惑 ...
2019-04-28
人类为什么聪明？就是因为人类遇到了新事物就会不断的探索，然后发现其规律，从而为人类提供越来越多有益的帮助，这就是人类聪明的原因。而人工智能的出现也引发了人类的思考，在这篇文章中我们就两个关于人工 ...
2019-04-26
机器学习有大块的知识，也有零碎的知识，我们在学习机器学习的时候不能忽视这些零碎的知识。如果对这些知识忽视，那么就容易让自己的知识架构残缺不全。如果对这些知识的了解充分，我们就能够更好地理解机器学 ...
2019-04-26
导致数据挖掘失败的原因有很多，我们只要稍加注意就能够及时止损，多加总结就能够更好的进行数据挖掘工作。但是导致数据挖掘失败的原因还有一个，这个是极其隐秘的，那就是推广，很多人在推广过程中挖掘数据得 ...
2019-04-26
很多人都开始关注数据分析，这是因为数据分析行业十分有前景。而学习数据分析需要学习数据挖掘，其中学习数据挖掘需要掌握很多的知识。我们在这篇文章中给大家介绍一下数据分析以及数据挖掘需要学习的知 ...
2019-04-25
我们都知道，人工智能的核心是机器学习，而机器学习的核心是深度学习，所以说，深度学习是值得我们去了解去学习的学科。在这篇文章中我们给大家介绍更多人工智能需要的知识——深度学习知识，希望能够帮 ...
2019-04-25
我们现在生活的时代是一个信息爆炸的时代。一时间，“人工智能”、“物联网”、“大数据”等词汇不绝于耳，这些新鲜的词汇开始逐渐渗透进了我们的生活之中。其中大数据、人工智能的关注度最高，关于这两者 ...
2019-04-25
数据挖掘的算法有很多，而不同的算法有着不同的优点，同时也发挥着不同的作用。可以这么说，算法在数据挖掘中做出了极大的贡献，如果我们要了解数据挖掘的话就不得不了解这些算法，下面我们就继续给大家 ...
2019-04-24
数据挖掘框架是一个十分重要的东西，而数据挖掘框架的主要事件有很多需要我们注意的内容，一个完整的数据挖掘框架的后续工作就是重视某些细节，这样才能够保证数据挖掘的成功，在这篇文章中我们给大家介 ...
2019-04-24
人工智能的火热格外吸引人们的眼光，我们在学习人工智能的时候还会接触到很多关于机器学习的相关知识。当然，我们在学习机器学习的时候需要对机器学习的学习有一个合理的安排，并且知道各个阶段机器学习 ...
2019-04-24
就目前而言，人工智能是最为人们津津乐道的话题之一。现如今，越来越多的人开始通过各种各样的方式来学习、了解人工智能。很多学生想要进修人工智能专业就是它很受欢迎的直观反映。有人认为，人工智能是 ...
2019-04-24
算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这 ...
2019-04-23
我们在进行数据挖掘工作的时候，我们需要使用一些模型，而模型中还需要对数据类型进行处理，我们一定要重视模型的使用，这样我们的数据挖掘模型的成功率就能够大增。我们在这篇文章中给大家介绍一下预测模型， ...
2019-04-23
我们在学习机器学习的时候会接触到很多数学知识，比如说线性代数，高等数学。其实只要是和计算机有关的学科都是离不开数学的，而机器学习中涉及到的数学知识都是有难度的，也算是高等数学。而在机器学习中用到 ...
2019-04-23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
