概率估計_數據科學行業圖譜-CDA數據分析師

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機器學習中的概率估計指什么？: 2020-05-19; 機器學習算法會涉及到大量的數學基礎內容，數學好的童靴們，你們的優勢來了。在機器學習中涉及到了三個數學工具，分別是線性代數、概率統計（概率估計）、最優化理論。今天，我們來講概率統計，在機器學習中會涉及 ...

機器學習常用的分類方法有哪些？: 2023-07-19; 機器學習是一種利用計算機算法和統計模型來解決分類問題的方法。在機器學習中，分類是指根據一組給定的特征將數據樣本分成不同的類別或標簽。常見的機器學習分類方法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、邏輯回歸和 ...

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 ...

盤點：數據挖掘歷史中的那些重要里程碑: 2018-07-18; 盤點：數據挖掘歷史中的那些重要里程碑數據挖掘現在隨處可見，而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑，歷史上的第一次，它是怎樣發展以及怎 ...

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現: 2017-12-11; 樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇，將首先介紹分類問題，對分類問題進行一個正式的定義 ...

支持向量機實例講解: 2016-04-20; 支持向量機實例講解簡介掌握機器學習算法不再是天方夜譚的事情。大多數初學者都是從回歸模型學起。雖然回歸模型簡單易學易上手，但是它能解決我們的需求嗎？當然不行！因為除了回歸模型外我們還可以構建許 ...

大數據挖掘技術之DM經典模型(下): 2016-04-07; 大數據挖掘技術之DM經典模型(下) 接著上篇大數據挖掘技術之DM經典模型(上)文章，接下來我們將探討樸素貝葉斯模型、線性回歸、多元回歸、邏輯回歸分析等模型。 4、樸素貝葉斯模型表查詢模型簡單有效 ...

大數據挖掘技術之DM經典模型(上): 2016-04-07; 大數據挖掘技術之DM經典模型(上) 實際上，所有的數據挖掘技術都是以概率論和統計學為基礎的。下面我們將探討如何用模型來表示簡單的、描述性的統計數據。如果我們可以描述所要找的事物，那么想要找到它就 ...

SVC，NuSVC，LinearSVC有什么區別: 2020-07-03; 相信大家在機器學習中，一定常見到;SVC，NvSVC，LinearSVC，今天我們就來看看這三者的區別。 SVC(C-Support Vector Classification)：支持向量分類，基于libsvm實現的，數據擬合的時間復雜度是數據樣本的二 ...

機器學習的步驟都有哪些（四）: 2019-02-19; 在上一篇文章中我們給大家介紹了機器學習中的兩個步驟，也就是評價步驟和優化步驟，這些步驟都涉及到了很多的數學工具，我們在這篇文章中給大家介紹一下這些數學工具，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理 ...

【機器學習】邏輯回歸原理及其實現: 2018-03-28; 【機器學習】邏輯回歸原理及其實現邏輯回歸是最簡單的機器學習模型，常常應用于各種簡單的任務中。這里記錄邏輯回歸的背景以及學習方法，權當自己的學習記錄總結。邏輯回歸：首先，它不是一個回歸模 ...

Python語言描述隨機梯度下降法: 2018-02-14; Python語言描述隨機梯度下降法 1.梯度下降 1）什么是梯度下降？因為梯度下降是一種思想，沒有嚴格的定義，所以用一個比喻來解釋什么是梯度下降。簡單來說，梯度下降就是從山頂找一條最短的路走 ...

SPSS生存函數-Kaplan-Meier: 2017-11-07; SPSS生存函數-Kaplan-Meier 一、Kaplan-Meier生存分析（分析-生存函數-Kaplan-Meier） 1、概念：在多數情況下，您都會希望考察兩個事件之間的時間分布，比如雇用時長（員工從雇用到離開公司的時間 ...

$分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification)$

分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification): 2016-12-21; 分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification) 0、寫在前面的話我個人一直很喜歡算法一類的東西，在我看來算法是人類智慧的精華，其中蘊含著無與倫比的美感。而每次將學過的算法應用到實際中 ...

R語言學習之決策樹: 2015-12-10; R語言學習之決策樹決策樹最重要的2個問題：決策樹的生長問題，決策樹的剪枝問題。生長問題又包括了2個子問題：從分組變量的眾多取值中選擇一個最佳分割點和從眾多輸入變量中 ...

數據挖掘歷史中的重要里程碑: 2015-09-11; 數據挖掘歷史中的重要里程碑數據挖掘現在隨處可見，而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑，歷史上的第一次，它是怎樣發展以及怎 ...

數據挖掘歷史中的重要里程碑?_數據分析師培訓: 2015-06-13; 數據挖掘歷史中的重要里程碑_數據分析師培訓數據挖掘現在隨處可見，而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑，歷史上的第一次， ...

廣點通背后的大數據技術秘密_大規模主題模型建模及其在騰訊業務中的應用(附PPT)二: 2015-01-09; 廣點通背后的大數據技術秘密_大規模主題模型建模及其在騰訊業務中的應用(附PPT)二我們看下一個例子，我們如果把”蘋果”輸入Peacock，我們打印出來幾行，第一行 ” 蘋果、收集、iphone、電腦…” 基本 ...

什么是貝葉斯決策法_數據分析師?: 2014-11-08; 什么是貝葉斯決策法_數據分析師貝葉斯決策法概述　　決策的分類有很多種，如果按環境劃分，決策可以分為確定型、不確定型和風險型三大類，其中風險型決策是最常見的類型。風險型決策的主要 ...

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