R語言做主成分分析實例

2017-06-12

R語言做主成分分析實例 在做多樣本的RNA-Seq數據中經常會用到主成分分析（PCA）來分析，那么什么是PCA呢，這個可以百度一下，大概意思如下： 主成分分析法是數據挖掘中常用的一種降維算法,是Pearson在1901年 ...

主成分分析在SPSS中的應用

2017-06-04

主成分分析在SPSS中的應用 一、引言 主成分分析的背景是研究中經常會遇到多指標的問題，這些指標間往往存在一定的相關，直接納入分析不僅復雜，變量間難以取舍，而且可能因多元共線性而無法得出正確結論。主成 ...

大數據時代的思維革命

2017-06-02

大數據時代的思維革命 ”數據驅動決策”，為了不讓這句話成為空話，請先裝備以下13種思想武器，相信將來你一定能用上！ 信度與效度思維 這部分也許是全文最難理解的部分，但我覺得也最為重要。沒有這個思 ...

關于如何解釋機器學習的一些方法

2017-05-20

關于如何解釋機器學習的一些方法 到現在你可能聽說過種種奇聞軼事，比如機器學習算法通過利用大數據能夠預測某位慈善家是否會捐款給基金會啦，預測一個在新生兒重癥病房的嬰兒是否會罹患敗血癥啦，或者預測一位 ...

利用Python,四步掌握機器學習

2017-05-18

利用Python,四步掌握機器學習 為了理解和應用機器學習技術，你需要學習 Python 或者 R。這兩者都是與 C、Java、PHP 相類似的編程語言。但是，因為 Python 與 R 都比較年輕，而且更加“遠離”CPU，所以它們顯得 ...

機器學習的道、法、術、勢、器

2017-05-13

機器學習的道、法、術、勢、器 “道、法、術、器”出于老子的《道德經》，后人又加了一個“勢”，并且也有了不同的排列。很多人習慣用“道、法、術、勢、器”的順序，原因很簡單：道以明向、法以立本、術以立策 ...

SAS信用評分之模型擬合以及驗證的大坑

2017-05-12

SAS信用評分之模型擬合以及驗證的大坑 今天的內容是來講我這段時間被模型擬合和模型驗證坑過的那些事。我也是千辛萬苦終于是把模型給建出來了。此處應該有掌聲。因為模型老是效果不好這件事，我躲在被窩里哭了 ...

大數據時代的用戶行為研究

2017-05-10

大數據時代的用戶行為研究 隨著大數據行業的飛速發展，未來5-10年將是大數據產業的黃金增長期。2017年3月21日我國成立了首個聚焦數據流動的國家級實驗室——大數據流通與交易國家工程實驗室。2017年國內大數據 ...

利用Python練習數據挖掘

2017-05-03

利用Python練習數據挖掘 覆蓋使用Python進行數據挖掘查找和描述數據結構模式的實踐工具。 第一節 介紹 數據挖掘是一個隱式提取以前未知的潛在有用的數據信息提取方式。它使用廣泛，并且是眾多應用的技術基礎。 ...

數據挖掘相關的數學基礎

2017-05-03

數據挖掘相關的數學基礎 數據挖掘，是指從大量數據中獲取隱含的、潛在的是有價值信息的過程，是近年來計算機領域火熱的研究內容。作為一個大的命題，為了便于引入討論，這里以本人目前涉及的游戲工業領域的數 ...

主成分分析怎么做 spss主成分分析教程

2017-04-30

主成分分析怎么做 spss主成分分析教程 spss主成分分析主要原理是找一個合適的線性變換，主成分分析spss的作用是減少指標變量的個數、解決多重相關性問題，如果你還不知道主成分分析怎么做，下面小編就給大家帶 ...

因子分析spss怎么做 spss因子分析教程及結果解釋

2017-04-30

因子分析spss怎么做 spss因子分析教程及結果解釋 因子分析spss可以簡化數據結構，將具有錯綜復雜關系的變量綜合為數據較少的因子，在信息損失最小的情況下對變量進行分類，不過有些朋友多spss因子分析不是很熟 ...

【spss典型相關分析】數學建模__SPSS_典型相關分析

2017-04-30

【spss典型相關分析】數學建模__SPSS_典型相關分析 典型相關分析 在對經濟問題的研究和管理研究中，不僅經常需要考察兩個變量之間的相關程度，而且還經常需要考察多個變量與多個變量之間即兩組變量之間的相 ...

都做數據分析,你為什么分析不出個所以然

2017-04-08

都做數據分析,你為什么分析不出個所以然 無數據不運營。作為一個店鋪的運營者，你也天天會盯著后臺數據在那分析來分析去?？墒乔闆r還是那個情況，銷量還是那個銷量。有沒有想過問題在哪里？你的分析和別人的分 ...

從模型選擇到超參調整，六步教你如何為機器學習項目選擇算法

2017-04-01

從模型選擇到超參調整，六步教你如何為機器學習項目選擇算法 隨著機器學習的進一步火熱，越來越多的算法已經可以用在許多任務的執行上，并且表現出色。 但是動手之前到底哪個算法可以解決我們特定的實際問 ...

簡單易學的機器學習算法—譜聚類(Spectal Clustering)

2017-03-28

簡單易學的機器學習算法—譜聚類(Spectal Clustering) 一、復雜網絡中的一些基本概念 1、復雜網絡的表示 在復雜網絡的表示中，復雜網絡可以建模成一個圖，其中，V表示網絡中的節點的集合，E表示的是連 ...

大數據輿情情感分析，如何提取情感并使用什么樣的工具？

2017-03-28

各類 paper 是有一定的借鑒意義的，不過這主要是學術界在單個問題上的細化，要真正從研究領域落地到大數據的處理還有很多工作要做。 一、工程上的處理流程 工程上的處理流程具體包括 ...

《數學之美》拾遺—潛在語義索引(LSI)

2017-03-25

《數學之美》拾遺—潛在語義索引(LSI) 一、潛在語義索引的提出 潛在語義索引(LSI)，又稱為潛在語義分析(LSA)，是在信息檢索領域提出來的一個概念。主要是在解決兩類問題，一類是一詞多義，如“bank”一詞 ...

簡單易學的機器學習算法—主成分分析(PCA)

2017-03-24

簡單易學的機器學習算法—主成分分析(PCA) 一、數據降維     對于現在維數比較多的數據，我們首先需要做的就是對其進行降維操作。降維，簡單來說就是說在盡量保證數據本質的前提下將數據中的維 ...

簡單易學的機器學習算法—SVD奇異值分解

2017-03-24

簡單易學的機器學習算法—SVD奇異值分解 一、SVD奇異值分解的定義     假設M是一個的矩陣，如果存在一個分解： 其中的酉矩陣，的半正定對角矩陣，的共軛轉置矩陣，且為的酉矩陣。這樣的分解稱 ...