【干貨】半監督學習（下）Label Spreading

2025-02-05

當我們只有非常少量的已標記數據，同時有大量未標記數據點時，可以使用半監督學習算法來處理。在sklearn中，基于圖算法的半監督學習有Label Propagation和Label Spreading兩種。他們的主要區別是第二種方法帶有正則 ...

【干貨】用半監督學習方法處理標簽（上）Label Propagation

2025-02-04

考慮一種棘手的情況：訓練數據中大部分樣本沒有標簽。此時，我們可以考慮使用半監督學習方法來處理。半監督學習能夠利用這些額外的未標記數據，更好地捕捉數據分布的潛在形狀，并在新樣本上的泛化能力更強。當我們 ...

數據挖掘與分析中的機器學習方法

2024-11-15

在當今的數據驅動世界中，機器學習方法在數據挖掘與分析中扮演著核心角色。這些方法通過從數據中學習模式和規律來構建模型，實現對未知數據的預測和分析。隨著大數據和計算能力的迅速發展，機器學習的應用范圍日益廣 ...

貝葉斯數據分析的原理、方法及應用場景詳解

2024-09-04

貝葉斯數據分析，如同一位經驗豐富的導游，帶領我們在復雜數據的世界中游走，通過結合已有的先驗知識與新觀測數據，不斷調整和優化我們的預測與推斷。貝葉斯定理是這一切的核心，它為我們提供了一個動態調整信念的 ...

機器學習在數據分析中的應用:5個經典案例解析

2024-08-31

在當今的數據驅動時代，機器學習已經成為各行業數據分析的重要工具。其廣泛應用不僅提升了工作效率，還在多種場景中展現了卓越的智能化潛力。今天，我將通過五個經典案例，詳細解析機器學習在金融、醫療、零售 ...

數據挖掘模型與機器學習模型有何異同？

2024-08-05

數據挖掘模型與機器學習模型在實踐中有許多共同之處，但也存在一些關鍵的區別。本文將對這兩種模型進行比較，并解釋它們之間的異同點。 首先，數據挖掘模型和機器學習模型都是從數據中提取出有用信息的工具。它們都 ...

數據分析中常用的文本挖掘方法有哪些？

2024-05-13

文本挖掘是數據分析領域中的重要技術之一，它旨在從大量的文本數據中提取有用的信息和知識。常用的文本挖掘方法包括以下幾種： 詞袋模型（Bag of Words）：詞袋模型是最基礎的文本表示方法之一。它將每 ...

如何評估數據集的質量并減少數據偏差？

2024-03-13

在機器學習和數據分析領域，數據集的質量對于模型的準確性和穩定性至關重要。一個高質量的數據集應具有合適的樣本量、代表性良好的樣本以及無偏的標簽。然而，在實踐中，數據集常常存在著各種問題，如數據偏差。本 ...

如何解決數據偏差和模型不確定性問題？

2024-03-12

在數據分析和機器學習領域，數據偏差和模型不確定性是常見的問題。數據偏差指的是數據集中的樣本在某些方面與整體數據分布存在差異，而模型不確定性則是指模型在進行預測時的不確定程度。解決這些問題需要綜合運用 ...

如何在數據挖掘中應用機器學習算法？

2024-01-15

數據挖掘是一門涉及從大量數據中提取有用信息的技術。而機器學習則是數據挖掘的重要工具之一，通過訓練計算機模型來識別和預測模式、關系和趨勢。本文將介紹如何在數據挖掘中應用機器學習算法，包括數據準備、特征工 ...

如何評估數據模型的準確性和穩定性？

2023-12-01

評估數據模型的準確性和穩定性是確保其有效性和可靠性的重要步驟。不同的評估方法可以用于驗證模型的性能，并提供對其在實際應用中的表現的了解。下面是一些常見的方法，可以幫助你評估數據模型的準確性和穩定性。 ...

金融行業常用的風險評估模型有哪些？

2023-10-18

金融行業常用的風險評估模型有多種，這些模型旨在幫助金融機構和投資者評估、管理和控制各種風險。以下是一些常見的金融風險評估模型： VaR（Value at Risk）：VaR是一種廣泛使用的市場風險評估模型，用 ...

機器學習中的超參數調整方法有哪些？

2023-10-17

超參數調整是機器學習中至關重要的一步，它涉及選擇合適的參數配置來優化模型性能。 網格搜索(Grid Search)：網格搜索是最直觀、最基本的超參數調整方法之一。它基于預定義的參數網格，在每個參數組合上 ...

機器學習在數據分析中的作用是什么？

2023-10-17

隨著大數據時代的來臨，數據分析逐漸成為企業和組織決策過程中不可或缺的一部分。而機器學習則是數據分析領域中具有巨大潛力的工具之一。本文將探討機器學習在數據分析中的作用，并詳細介紹它在數據預處理、特征提 ...

CDA LEVEL III

2023-10-11

一、總則 CDA（Certified Data Analyst），即“CDA數據分析師”，是在數字經濟大背景和人工智能時代趨勢下，面向全行業的資格認證，旨在提升用戶數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展?！窩DA人才 ...

12個案例玩轉機器學習【CDA三級認證考試往期實操項目原題】

2024-08-14

傳統模型評估方法與利潤最大化評估方法 增益圖與利潤圖 目標類別不平衡的問題 目標類別不平衡的處理方式 傳統監督學習方法與非監督學習 ...

如何使用Excel進行聚類分析？

2023-08-25

聚類分析是一種常用的數據挖掘技術，它可以將相似的數據點分組成簇。這種分析方法在許多領域都有廣泛的應用，如市場細分、客戶分類、模式識別等。雖然有許多專業的統計軟件可用于執行聚類分析，但對于初學者或不具 ...

如何評估一個模型的性能和準確度？

2023-08-25

在機器學習領域，評估模型的性能和準確度是非常重要的。本文將介紹一些常用的評估方法，包括訓練集和測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的性能指標等。這些方法可以幫助我們客觀地評估模型的表現，并作出合理的 ...

如何評估模型的準確性和預測能力？

2023-08-24

在機器學習和數據科學領域，評估模型的準確性和預測能力是至關重要的。通過有效的評估，我們可以衡量模型的性能，并作出相應的調整和改進。本文將介紹一些常用的方法和技術，用于評估模型的準確性和預測能力。 ...

如何解決數據不完整或缺失的情況？

2023-08-21

在當今數字化時代，數據被視為一種寶貴的資源，對于企業和組織而言，準確、完整的數據是做出明智決策和制定有效戰略的基礎。然而，由于各種原因，數據可能會出現不完整或缺失的情況。本文將介紹一些解決這一問題的 ...