一文帶你快速了解矩陣中特征值與特征向量那些事兒

2020-08-03

在線性代數中，我們都學過特征值與特征向量，但是對于這兩者的意義以及應用卻理解得不是那么深刻。機器學習中，我們也經常會遇到特征值與特征向量這兩個概念，小編今天就給大家具體分享一下這兩者的基本知識。 ...

特征值和特征向量的詳細計算及幾何意義

2020-07-08

矩陣特征值與特征向量在機器學習算法中經常會用到，每次出現都有著其獨特的意義，如果不能深入理解特征值和特征向量兩個概念，對我們機器學習的實際應用會有很大影響。小編今天整理了特征值和特征向量的概念計算以 ...

特征向量與特征空間有什么區別？

2020-05-21

事物的每個屬性值，都是在一定范圍內變化的，如：修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范圍內變化，寬度在0.6米-1.5米范圍內變化，長度是1米-3米的范圍內變化，則由這三個范圍限度的一個三維空間就是桌子的特征空間。 ...

特征向量和特征值存在什么樣的內在關系？

2020-05-20

特征向量（eigenvector），矩陣理論上一個非常重要的概念，被廣泛的應用于各個領域。 數學上，線性變換的特征向量（本征向量）是一個非簡并的向量，其方向在該變換下不變，該向量在此變換下縮放的比例稱為其特征值 ...

數據分析相關的數學知識

2024-12-02

在今天的數字化時代，數據扮演著至關重要的角色。對于數據分析師而言，熟練掌握各種數據可視化技術至關重要。通過恰到好處的數據呈現和分析，數據分析師能夠為企業決策提供有力支持。讓我們一起深入探討數據分析中必 ...

數據分析師必須學的數學知識

2024-12-02

作為數據分析領域的探險者，我們時常需要穿越數字的迷霧，發現隱藏在數據背后的故事。而要成為一名優秀的數據分析師，數學知識無疑是我們的利劍和護身符。讓我們深入探討，了解數據分析師必須掌握的數學基礎，以助力 ...

數據分析必備的數學知識有哪些

2024-11-30

在當今數字化時代，數據分析已經成為企業決策過程中不可或缺的一環。除了掌握技術工具和業務理解外，深入了解數學知識也是數據分析師必備的能力之一。本文將探討數據分析中關鍵的數學概念，以及如何運用這些知識來支 ...

每天一個數據分析題（四百九十）- 主成分分析與因子分析

2024-08-20

在主成分分析中，主成分的選擇通常是按照（ ）的大小排序來進行的。 A.        特征值 B.        特征向量 C.        協方差矩陣 D.    ...

怎么用機器學習算法識別中文關鍵字？

2024-02-05

在當今信息爆炸的時代，我們經常需要從大量文本中提取關鍵信息。關鍵字是文本中最能概括其主題和內容的單詞或短語，對于文本分類、信息檢索和自然語言處理等任務至關重要。本文將介紹如何使用機器學習算法來識別中文 ...

數據分析入門需要具備哪些數學知識？

2024-01-02

在當今數字化時代，數據成為了企業決策和發展的重要依據。數據分析作為一項關鍵技能，正受到越來越多人的關注和追求。然而，要想成為一名合格的數據分析師，掌握一定的數學知識是至關重要的。本文將介紹數據分析入 ...

數據科學家需要具備哪些數學技能？

2023-09-25

數據科學家是當今數字時代中的重要角色之一。他們通過分析和解釋數據來揭示隱藏的見解和趨勢，從而為企業和組織做出決策提供支持。在這個領域中，數學技能是必不可少的工具之一。本文將探討數據科學家需要具備的數學 ...

如何對數據進行特征工程？

2023-06-15

特征工程是機器學習中至關重要的一步，它是將原始數據轉換為機器學習算法可以使用的特征向量的過程。在本文中，我們將探討如何對數據進行特征工程。 數據清洗 在進行特征工程之前，首先需要對原始數據進行清洗。這 ...

python numpy scipy 如何GPU并行計算？

2023-04-23

Python是一種高級編程語言，旨在提供易于使用的語法和自然的語言功能。NumPy和SciPy是兩個流行的Python庫，它們提供了高效的數學計算、科學計算和工程計算功能。 GPU并行計算是一種利用圖形處理器（GPU）進行計算的 ...

XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學習算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...

用spss進行主成分分析，需要對數據進行標準化嗎？

2023-04-18

主成分分析是一種常用的多元統計方法，它可以幫助我們減少數據維度、提取主要特征和結構，并將其轉換為新的變量。在進行主成分分析時，一個重要的問題是是否需要對原始數據進行標準化。 首先，讓我們了解一下什 ...

CNN卷積神經網絡的全連接層為什么要有一層1024神經元？

2023-04-10

卷積神經網絡（CNN）是一種在計算機視覺和自然語言處理等領域廣泛應用的深度學習模型。在CNN中，全連接層是網絡的最后一層，通常用于將卷積層和池化層輸出的特征向量轉換為分類或回歸輸出。 在許多CNN架構中，全連接 ...

卷積神經網絡可以用于小目標檢測嗎？

2023-03-31

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種廣泛應用于計算機視覺領域的深度學習模型。CNN通過不斷堆疊卷積層、池化層和全連接層等組件，可以自動從原始圖像中提取出有意義的特征，從而實現諸如圖像 ...

什么是數據科學

2022-10-18

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充滿了數據，這些數據 ...

基于密集行為的欺詐檢測算法-LockInfer

2022-03-03

作者：小伍哥 來源：小伍哥聊風控 大家好，我是小伍哥，今天給大家分享的是一個基于密度的欺詐檢測算法，思想非常牛逼，大家可以試試，先給出論文地址和代碼 論文地址：http://pengcui.thumedialab.c ...

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（十八）

2021-10-12

不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中91-95題的答案，大家一起來看！ 92、B 94、C 96、請問選項中不是PCA轉換計算流程的步驟是 B.樣本集矩陣中心化 D.求樣本集矩陣的協方差矩陣的特征值和特征 ...