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 ...

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統統只需一行代碼

2021-07-07

作者：云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot，這兩個函數的核心功能很相似，都會繪制數據散點圖，并且擬合關于變量x,y之間的回歸曲線，同時顯示回歸的95%置信區間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（六）

2021-04-29

查看更多題目 21、A 23、A 25、D A.可能嚴重低估誤差項的方差 C.最小方差無偏性不再成立 D.最小方差無偏性仍成立 A.回歸問題要遠比分類問題更加復雜 C.回歸問題最常用的評價指標體系有混淆矩 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（二十）

2021-01-19

不過，在出題前，要公布下上一期11-15題的答案，大家一起來看！ 12、A 14、B 你答對了嗎？ 16.QQ圖可以用來檢驗（ ） B.共線性 D.過擬合 A.邏輯回歸是無監督學習 C.邏輯回歸是非線性回歸 ...

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 ...

與線性回歸相比，你怎么看生存函數和生存曲線？

2020-09-30

作者：丁點helper 來源：丁點幫你 前文我們詳解過線性回歸，也初步介紹了生存分析所涉及的生存數據，明白了：做生存分析最特殊的一點是分析時要納入研究對象的“生存時間”，更一般的是指：出現某種特 ...

深入淺出|深度學習算法之BP神經網絡 詳細公式推導

2018-08-29

深入淺出|深度學習算法之BP神經網絡 詳細公式推導 所謂神經網絡，目前用得最廣泛的一個定義是“的神經網絡是由具有適應性簡單單元組成的廣泛并行互連的網絡，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所做出 ...

深度學習損失函數

2018-08-24

深度學習損失函數 在利用深度學習模型解決有監督問題時，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數L(x, y | theta)； ...

人工智能與機器學習有哪些不同

2018-08-11

人工智能與機器學習有哪些不同 人工智能早已不是一個新名詞，它的發展歷史已經有幾十年。從80年代早期開始，當時計算機科學家設計出可以學習和模仿人類行為的算法。在學習方面，最重要的算法是神經網絡，但由于 ...

如何讓你的數據直覺更敏銳

2018-07-30

如何讓你的數據直覺更敏銳 每當人工智能和機器學習取得一些進展時，這些進展一定占據著各大媒體的頭版頭條。 媒體對其有如此高的關注度，這意味著，現在科技界主流的興趣領域是數據科學。 對于有大局意識 ...

基于R語言的分類算法之決策樹

2018-06-14

基于R語言的分類算法之決策樹 ID3 《= 最大信息熵增益，只能處理離散型數據 C4.5 《= 信息增益率，可處理連續性和離散型數據，相比ID3，減少了因變量過多導致的過擬合 C5.0 《= 信息增益率，運算性能比C4 ...

從線性回歸到無監督學習，數據科學家需要掌握的十大統

2018-06-02

從線性回歸到無監督學習，數據科學家需要掌握的十大統 不管你對數據科學持什么態度，都不可能忽略分析、組織和梳理數據的重要性。Glassdoor 網站根據大量雇主和員工的反饋數據制作了「美國最好的 25 個職位」 ...

機器學習中的非均衡分類問題

2018-04-09

機器學習中的非均衡分類問題 非均衡分類問題是指在分類器訓練時，正例數目和反例數目不相等（相差很大），或者錯分正反例導致的代價不同（可從代價矩陣觀測）時存在的問題。 而大多數情況下，不同類別的分類 ...

機器學習中訓練集、驗證集和測試集的作用

2018-03-27

機器學習中訓練集、驗證集和測試集的作用 通常，在訓練有監督的機器學習模型的時候，會將數據劃分為訓練集、驗證集合測試集，劃分比例一般為0.6:0.2:0.2。對原始數據進行三個集合的劃分，是為了能夠選出效果（ ...

機器學習解決問題的步驟

2018-03-20

機器學習解決問題的步驟 針對任何一個打算由機器學習算法來解決的問題，都有一種『套路』存在，只要按照這個模板『按部就班』就能夠得到一個結果。就跟一個產品的生產流水線是一個道理。但是得到結果的好壞跟你 ...

機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程

2018-03-20

機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程 對于給定的數據集和問題，用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟： 一．     數據預處理 首先，必須確保數據的格式符合要求 ...

如何實現降維處理(R語言)

2017-12-07

如何實現降維處理(R語言) 現實世界中數據一般都是復雜和高維的，比如描述一個人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數據分析是一個嚴重的挑戰，除了極大增加 ...

深度學習已成功應用于這三大領域

2017-11-20

深度學習已成功應用于這三大領域 在本章中，我們將介紹如何使用深度學習來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業領域中的應用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應用中所需的大規模神經網絡的實 ...

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 ...

R語言與函數估計學習筆記（樣條方法）

2017-07-20

R語言與函數估計學習筆記（樣條方法） 樣條估計 如果函數在不同地方有不同的非線性度，或者有多個極值點，那么用多項式特別是低階多項式來完成擬合是非常不合適的。一種解決辦法是我們之前提到的近鄰多項式 ...