矩陣分解在協同過濾推薦算法中的應用

2018-03-24

矩陣分解在協同過濾推薦算法中的應用 推薦系統是當下越來越熱的一個研究問題，無論在學術界還是在工業界都有很多優秀的人才參與其中。近幾年舉辦的推薦系統比賽更是一次又一次地把推薦系統的研究推向了高潮，比 ...

機器學習中的特征選擇

2018-03-21

機器學習中的特征選擇 特征選擇是一個重要的數據預處理過程，獲得數據之后要先進行特征選擇然后再訓練模型。主要作用：1、降維 2、去除不相關特征。 特征選擇方法包含：子集搜索和子集評價兩個問題。 子集搜 ...

南京大學宣布成立人工智能學院

2018-03-07

南京大學宣布成立人工智能學院 據了解，南京大學昨日晚上已經發布通知，宣布成立南京大學人工智能學院。今日，南京大學新聞網上正式發布相關新聞。 南京大學 3 月 5 日發布的通知 在新聞中，南 ...

常用的機器學習&數據挖掘知識點

2018-03-07

常用的機器學習&數據挖掘知識點 Basis(基礎)： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

數據挖掘中常用的數據清洗方法

2018-03-01

數據挖掘中常用的數據清洗方法 對于數據挖掘來說，80%的工作都花在數據準備上面，而數據準備，80%的時間又花在數據清洗上，而數據清洗的工作，80%又花在選擇若干種適當高效的方法上。用不同方法清洗的數據，對 ...

上市公司財務指標綜合分析

2021-03-08

一、案例綜述 案例編號： 101003 案例名稱： 財務管理領域的應用——上市公司財務指標綜合分析 作者姓名（或單位、或來源）： 劉莎莎 案例所屬行業： 69 證券 案例所用軟件： ...

收藏 | 機器學習、NLP、Python和Math最好的150余個教程

2018-01-22

收藏 | 機器學習、NLP、Python和Math最好的150余個教程 盡管機器學習的歷史可以追溯到1959年，但目前，這個領域正以前所未有的速度發展。最近，我一直在網上尋找關于機器學習和NLP各方面的好資源，為了幫助到和 ...

利用R語言如何判別和分類

2018-01-21

利用R語言如何判別和分類 判別分析（discriminant analysis）是一種分類技術。它通過一個已知類別的“訓練樣本”來建立判別準則，并通過預測變量來為未知類別的數據進行分類。       ...

北京焦灼？上海頹廢？大數據如何解讀城市性格？

2018-01-19

北京焦灼？上海頹廢？大數據如何解讀城市性格？ 城市如人，在形成的過程中也會顯現出獨特的性格。具有特殊文化品格和精神氣質的城市，無疑是最具吸引力而叫人難忘的。但你是否想過，如何用大數據深度探尋一個城 ...

主成分分析和因子分析及其在R中的…

2018-01-13

主成分分析和因子分析及其在R中的… 主成分分析和探索性因子分析是兩種用來探索和簡化多變量復雜關系的常用方法，它們之間有聯系也有區別。 主成分分析（PCA）是一種數據降維方法，它能將大量相關變量轉化為 ...

主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較

2018-01-12

主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較 主成分分析：利用降維（線性變換）的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標（主成分），用綜合指標來解釋多變量的方差——協方差結構，即每個主 ...

主成分分析和因子分析十大不同點

2018-01-11

主成分分析和因子分析十大不同點 主成分分析和因子分析無論從算法上還是應用上都有著比較相似之處，本文結合以往資料以及自己的理解總結了以下十大不同之處，適合初學者學習之用。 1.原理不同 主成分 ...

一文讀懂聚類算法

2018-01-11

一文讀懂聚類算法 1. 聚類的基本概念 1.1 定義 聚類是數據挖掘中的概念，就是按照某個特定標準(如距離)把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大，同時不在同一個簇中 ...

硅谷資深數據科學家教你認清探索性數據分析（EDA）的價值

2018-01-10

硅谷資深數據科學家教你認清探索性數據分析（EDA）的價值 從外表來看，數據科學通常被認為完全是由高等統計學和機器學習技術組成。然而，另一個重要組成部分往往被低估或遺忘：探索性數據分析(EDA)。EDA指對已 ...

數據科學的基本內容

2018-01-08

數據科學的基本內容 什么是數據科學?它和已有的信息科學、統計學、機器學習等學科有什么不同?作為一門新興的學科，數據科學依賴兩個因素：一是數據的廣泛性和多樣性;二是數據研究的共性?，F代社會的各行各業都 ...

數據科學家需要掌握的10個基本統計技術

2018-01-08

數據科學家需要掌握的10個基本統計技術 無論您在數據的科學性問題上持哪種看法，都無法忽視數據的持續重要性，也不能輕視分析、組織和情境化數據的能力。 根據大量的就業數據和員工反饋信息統計，在“25個最 ...

克服大數據集群的挑戰

2018-01-04

克服大數據集群的挑戰 數據存儲曾經是大數據的最大挑戰。由于云計算基礎設施的進步，存儲數據不再是關鍵問題。如今，數據科學家所面臨的最大問題是數據收集。 集群化使得大數據分析更容易。然而，集群也給數 ...

奇異值分解(SVD)原理詳解及推導

2017-12-22

奇異值分解(SVD)原理詳解及推導 在網上看到有很多文章介紹SVD的，講的也都不錯，但是感覺還是有需要補充的，特別是關于矩陣和映射之間的對應關系。前段時間看了國外的一篇文章，叫A Singularly Valuable Deco ...

深入淺出，一篇超棒的機器學習入門文章

2017-12-19

深入淺出，一篇超棒的機器學習入門文章 在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習，并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發的番外篇 ...

大話機器學習之數據預處理與數據篩選

2017-12-12

大話機器學習之數據預處理與數據篩選 數據挖掘和機器學習這事，其實大部分時間不是在做算法，而是在弄數據，畢竟算法往往是現成的，改變的余地很小。 數據預處理的目的就是把數據組織成一個標準的形式。 ...