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CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》: 2024-10-04; 機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構建流程既然我們機器學習是借助數學模型理解數學，那么最重要的原材料就是數據了。獲取數據 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（五）: 2024-10-05; 不過，在出題前，要公布下上一期16-20題的答案，大家一起來看！ 17、D 19、C 你答對了嗎？ A.這個常數應該包含在常數項 C.應該去除殘差 22.分析師小A在對他的模型進行評估時，更傾向選用調整R2作為指標 ...

大數據是什么和大數據技術十大核心原理詳解: 2018-08-30; 大數據是什么和大數據技術十大核心原理詳解一、數據核心原理 ??從“流程”核心轉變為“數據”核心 ??大數據時代，計算模式也發生了轉變，從“流程”核心轉變為“數據”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已 ...

大數據時代智慧司法建設功能價值與挑戰: 2018-04-08; 大數據時代智慧司法建設功能價值與挑戰司法信息化建設是實現司法現代化轉型的必由之路，而“智慧司法”建設則是司法信息化建設的關鍵階段。在此背景下，研究大數據時代智慧司法建設的功能價值與面臨的發展挑戰 ...

人工智能”是智能么: 2018-04-03; 人工智能”是智能么在電影“終結者2”里，人類未來的領袖約翰康納問從未來穿越回來的T-800機器人他是否可以學習人類的行為，T-800說他的CPU是一個神經網絡處理器，一個會學習的計算機，但他的芯片被設定成了“ ...

學會數據分析背后的挖掘思維，分析就完成了一半: 2017-08-09; 學會數據分析背后的挖掘思維，分析就完成了一半在數據分析中,模型是非常有用和有效的工具和數據分析應用的場景,在建立模型的過程中,數據挖掘很多時候能夠起到非常顯著的作用。伴隨著計算機科學的發展,模型也越 ...

大數據行業人士必知十大數據思維原理: 2017-01-05; 大數據行業人士必知十大數據思維原理大數據思維原理是什么?簡單概括為10項原理，當樣本數量足夠大時，你會發現其實每個人都是一模一樣的。對于“大數據”研究機構Gartner給出了這樣的定義?！按髷祿笔切枰?...

大數據思維的十大原理：當數量夠大，其實每個人都是一樣: 2016-12-07; 大數據思維的十大原理：當數量夠大，其實每個人都是一樣大數據思維原理是什麼?筆者概括為10項原理。一、數據核心原理從「流程」核心轉變為「數據」核心大數據時代，計算模式也發生了轉變，從「流 ...

萬字長文全面解析大數據思維的十大原理: 2016-10-31; 萬字長文全面解析大數據思維的十大原理一、數據核心原理:從“流程”核心轉變為“數據”核心大數據時代，計算模式也發生了轉變，從“流程”核心轉變為“數據”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已經是“數 ...

大數據思維原理是什么: 2016-10-22; 大數據思維原理是什么大數據時代，計算模式也發生了轉變，從“流程”核心轉變為“數據”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已經是“數據”為核心的范式。非結構化數據及分析需求，將改變IT系統的升級方式：從簡 ...

python數據清洗之噪聲值的判斷和處理: 2020-07-31; 提到噪聲，你會想到什么?刺耳的，高分貝的聲音?總之就是不好的，不想接受的聲音。小編今天跟大家分享的就是python數據清洗中的噪聲數據，對于這些噪聲數據我們應該怎樣檢測和處理呢?下面跟小編一起來看吧。一 ...

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數？: 2020-07-24; 前面小編給大家簡單介紹過損失函數，今天給大家繼續分享交叉熵損失函數，直接來看干貨吧。一、交叉熵損失函數概念交叉熵損失函數CrossEntropy Loss，是分類問題中經常使用的一種損失函數。公式為： ...

怎么理解隨機森里中feature importance-特征重要性？: 2020-07-22; feature importance，根據含義就能理解，也就是特征重要性，在預測建模項目中起著非常重要作用，能夠提供對數據、模型的見解，和如何進行降維和選擇特征，并以此來提高預測模型的的效率和有效性。今天小編為大家帶 ...

隨機森林（Random Forest）算法的優點和缺點都有哪些？: 2022-12-23; 隨機森林(Random Forests)現在機器學習中比較火的一個算法，是一種基于Bagging的集成學習方法，能夠很好地處理分類和回歸的問題。下面小編整理了隨機森林的優點和缺點，希望對大家有所幫助。隨機森林有許多優 ...

因子分析中根據因子載荷大小刪除題目的標準: 2017-07-14; 因子分析中根據因子載荷大小刪除題目的標準我們在做因子分析（包括探索性因子分析EFA和驗證性因子分析）時，經常會發現有些指標的因子載荷比較低，例如低于0.5，那么這樣的題目是否應該刪除呢？根據因子載荷 ...

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