如何評估和優化數據分析模型的性能？

2023-11-30

在當今大數據時代，數據分析模型成為了企業決策的重要工具。然而，一個有效的數據分析模型不僅需要準確地解釋數據，還需要具備良好的性能。本文將探討如何評估和優化數據分析模型的性能，幫助讀者提高數據分析的效 ...

中級數據科學家如何提高模型精度？

2023-10-14

提高模型精度是中級數據科學家在工作中非常重要的任務之一。通過優化模型，我們可以更好地理解和預測數據，并為業務決策提供更準確的指導。下面將介紹一些方法，幫助中級數據科學家提高模型精度。 數據質量與特征 ...

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 ...

有哪些機器學習算法適合分類問題？

2023-10-10

當涉及到分類問題時，有許多機器學習算法可以用于解決和預測不同類別的數據。這些算法可根據數據的特點、計算效率、模型復雜度等因素來選擇。以下是一些適合分類問題的常見機器學習算法。 邏輯回歸（Logistic Regr ...

數據挖掘算法中常見的分類有哪些？

2023-09-28

在數據挖掘領域中，有許多常見的分類算法被廣泛應用于數據分析、模式發現和預測等任務。以下是一些常見的數據挖掘分類算法： 決策樹（Decision Trees）：決策樹是一種基于樹狀結構的分類算法，可以通過對輸入數據 ...

如何解決機器學習中的過擬合問題？

2023-08-21

在機器學習領域，過擬合是一個常見而嚴重的問題。當模型在訓練數據上表現出色，但在新數據上表現糟糕時，我們就可以說該模型過擬合了。過擬合會導致泛化能力差，即無法對未見過的數據做出準確預測。本文將介紹一些常 ...

機器學習中有哪些高級模型和算法？

2023-08-15

在機器學習領域中，有許多高級模型和算法被廣泛應用于各種任務。下面將介紹其中一些重要的高級模型和算法。 深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN）：深度神經網絡是一種基于人工神經元之間相互連接的模型。它 ...

如何選擇最合適的機器學習算法？

2023-07-31

選擇最合適的機器學習算法是實現成功預測和數據分析的關鍵步驟。在面對大量可用算法時，了解如何進行選擇變得至關重要。下面將提供一個關于如何選擇最合適的機器學習算法的指南。 首先，明確問題類型。不同的機器學 ...

如何解決數據不平衡問題？

2023-06-15

數據不平衡是指在某個分類問題中，不同類別的樣本數量嚴重失衡。這種情況會對機器學習模型造成一定挑戰，因為模型傾向于將大數目類別作為主要預測。解決數據不平衡問題是一個非常重要的機器學習任務，它可以幫助提高 ...

什么是機器學習模型？

2023-06-15

機器學習模型是一種計算機程序，它能夠自動從數據中學習，并能用于分類、預測和決策等任務。簡單來說，機器學習模型就是將輸入數據映射到輸出結果的一個函數。 機器學習模型可以分為監督學習、無監督學習和強化學習 ...

XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學習算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...

如何對XGBoost模型進行參數調優？

2023-04-10

XGBoost是一個高效、靈活和可擴展的機器學習算法，因其在許多數據科學競賽中的成功表現而備受矚目。然而，為了使XGBoost模型達到最佳性能，需要進行參數調優。本文將介紹一些常見的XGBoost參數以及如何對它們進行調 ...

catboost原理介紹，與lightgbm和xgboost比較優劣？

2023-04-03

CatBoost是一種基于梯度提升樹的機器學習算法，它在處理分類和回歸問題時都具有優秀的性能。CatBoost最初由Yandex團隊開發，在2017年推出，并迅速受到了廣泛關注和應用。 CatBoost與LightGBM和XGBoost都屬于GBDT（Gr ...

xgboost是用二階泰勒展開的優勢在哪？

2023-03-31

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種高效而強大的機器學習算法，它在大規模數據集上的性能表現非常出色。其中，使用二階泰勒展開是XGBoost的重要優勢之一，下面將詳細介紹。 首先，我們來了解一下什么是泰勒 ...

xgboost中的min_child_weight是什么意思?

2023-03-28

在介紹XGBoost中的min_child_weight之前，先簡要介紹一下XGBoost。 XGBoost是一種廣泛使用的機器學習算法，被用于各種數據科學任務，例如分類、回歸等。它是“Extreme Gradient Boosting”的縮寫，是一種決策樹 ...

機器學習算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區別有哪些？

2023-03-22

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前機器學習領域中非常流行的算法。兩種算法都采用了 boosting 方法來提高分類或回歸效果，但在實現細節上還是有一些區別的 ...

數據分析之數據挖掘入門指南

2022-10-25

數據分析 探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。 常用的第三方庫 ...

數據分析師之數據挖掘入門

2022-10-19

數據分析 探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。 常用的第三方庫 ...

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（第九期）

2021-08-05

不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中36-40題的答案，大家一起來看！ 42、A 44、B A.會將數據縮放到0-1范圍之內 C.作用是將不同量綱數據的量綱進行統一 47.常見的缺失值填充方法有填充默認值 ...

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（第三期）

2021-07-28

不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中1-5題的答案，大家一起來看！ 7、C 9、A A.Two-Step C.Centroid Method 12.下列哪種集成方法，會重復抽取訓練數據集中的數據，且每筆被抽中的概率始終保 ...