特異度_數據科學行業圖譜-CDA數據分析師

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特異度等不可不知的11個重要機器學習模型評估指標: 2020-05-20; 【磐創AI導讀】：評估一個模型是建立一個有效的機器學習模型的核心部分，本文為大家介紹了一些機器學習模型評估指標，希望對大家有所幫助。評估一個模型是建立一個有效的機器學習模型的核心部分 ...

如何評估一個機器學習模型的表現？: 2023-08-24; 機器學習模型已經廣泛應用于各個領域，從自動駕駛汽車到醫療診斷。然而，僅僅訓練一個模型并不足以確保它在實際應用中表現良好。為了評估模型的性能和可靠性，我們需要采取一系列措施來驗證其預測準確性和泛化能力 ...

如何評估數據挖掘模型的性能？: 2023-07-05; 標題：數據挖掘模型性能評估及方法引言：在當今大數據時代，數據挖掘模型成為了處理海量數據、發現隱藏信息和預測未來趨勢的重要工具。然而，一個好的數據挖掘模型不僅需要高效地提取有價值的信息，還需要具備良好 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《分類分析》: 2024-08-13; 列聯表和卡方檢驗分類變量之間的相關性一般可以采用列聯表分析或卡方檢驗的方法來進行驗證。列聯表是兩個分類變量的分類水平之間形成的交叉頻數表，通過計算行百分比或列百分比，對實際頻率和期望頻率進行對比 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（十五）: 2020-12-31; 嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數據分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了，今天給大家帶來的是模擬試題（一）中的71-75題。不過，在出題前，要公布下上一期66-70題的答案，大家一起來看！ 66、ABC 67、A ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（十四）: 2020-12-29; 嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數據分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了，今天給大家帶來的是模擬試題（一）中的66-70題。不過，在出題前，要公布下上一期61-65題的答案，大家一起來看！ 61、ABC 62、A ...

如何用貝葉斯算法甄選優質PD和程序員？: 2016-05-07; 如何用貝葉斯算法甄選優質PD和程序員？今天中午和同事聚餐的時候討論一個有趣的話題：我們經常用樸素貝葉斯來過濾垃圾郵件，可以用樸素貝葉斯算法來挑選靠譜的小伙伴、過濾掉不靠譜的求職者嗎？正方觀點招 ...

新手如何快速入門數據分析？: 2019-01-28; CDA數據分析研究院原創作品, 轉載需授權隨著互聯網迅猛發展，各大公司沉淀了很多的數據，如何找出藏在這些數據背后的規律，利用這些數據來給公司創造價值，作為一個新手面對這些問題的時 ...

R語言利用caret包比較模型性能差異: 2018-05-18; R語言利用caret包比較模型性能差異我們可以通過重采樣的方法得對每一個匹配模型的統計信息，包括ROC曲線，靈敏度與特異度，然后基于這些統計信息來比較不同模型的性能差異。操作利用上節的信息，準備好glm ...

面試了8家公司，他們問了我這些機器學習題目......: 2018-05-04; 面試了8家公司，他們問了我這些機器學習題目...... 今年年初以來，作者一直在印度找數據科學、機器學習以及深度學習領域的工作。在找工作的這三十四天里，他面試了8到10家公司，其中也包括初創公司、基于服務 ...

如何用SPSS做ROC曲線分析: 2017-06-02; 如何用SPSS做ROC曲線分析一、ROC曲線的概念受試者工作特征曲線（receiver operator characteristic curve, ROC曲線），最初用于評價雷達性能，又稱為接收者操作特性曲線。ROC曲線是以真陽性率（靈敏度）為 ...

使用SPSS做ROC曲線分析: 2017-01-19; 使用SPSS做ROC曲線分析 ROC曲線常常用來評價分類的準確性，用SPSS可以很方便的做出這個曲線，并且可以查看相應的描述信息。今天就為大家分享使用SPSS做ROC曲線分析的一些基礎知識。 1ROC曲線的概念 ...

如何評估你的數據科學模型: 2016-11-28; 如何評估你的數據科學模型在大數據時代背景下，從數據科學當中得到的洞察結果是提高用戶體驗的最佳途徑。數據科學家現在經常使用的各種技術有回歸算法、支持向量機（SVM）、神經網絡、近鄰取樣、Naive Bay ...

常見數據分析方法匯總: 2016-10-10; 常見數據分析方法匯總對于很多數據分析小白來說，剛開始學習數據分析師時，對很多關于數據分析的方法記得不是很全面，下面是我這幾年對數據分析工作進行運用比較常見數據分析方法匯總。希望會你們有所幫助。 ...

16種常用的數據分析方法匯總: 2016-06-24; 16種常用的數據分析方法匯總經常會有朋友問到一個朋友，數據分析常用的分析方法有哪些，我需要學習哪個等等之類的問題，今天數據分析精選給大家整理了十六種常用的數據分析方法，供大家參考學習。一、描述 ...

數據分析方法匯總(2): 2016-01-18; 數據分析方法匯總(2) 八、聚類分析樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。 1、性質分類： Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈使 ...

數據挖掘特異群組挖掘的框架與應用: 2015-10-13; 數據挖掘特異群組挖掘的框架與應用特異群組挖掘在證券金融、醫療保險、智能交通、社會網絡和生命科學研究等領域具有重要應用價值。特異群組挖掘與聚類、異常挖掘都屬于根據數據對象的相似性來劃分數據 ...

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