數據挖掘中常用的基本降維思路及方法總結

2021-06-29

來源：數據STUDIO 作者：云朵君 01、降維的意義 降低無效、錯誤數據對建模的影響，提高建模的準確性。 少量切具有代表性的數據將大幅 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（三十八）

2024-08-13

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中46-50題的答案，大家一起來看！ 47.A 49.B A.PCA可以用來降維處理 C.PCA可以通過特征值分解來實現 52、關于主成分的方差表述錯誤的是？ B.主成分的總 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（二十三）

2021-05-26

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中106-110題的答案，大家一起來看！ 107、ABC 109、AD 你答對了嗎？ 111.在主成分分析中如何得到協方差矩陣的特征值特征向量？A.正交旋轉 C.奇異值分解 11 ...

數據分析師知識點匯總（主成分分析）

2021-02-19

一、具體方法 1.主成分分析的具體方法 主成分分析是一類常用的針對連續變量的降維方法，選取能夠最大化解釋數據變異的成分，將數據從高維降到低維，同時 保證各個維度之間正交。 對變量的協方差矩陣或相關系 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（十三）

2024-08-14

不過，在出題前，要公布下上一期56-60題的答案，大家一起來看！ 57、B 59、D 你答對了嗎？ 多選題 A.round C.abs 62.現在通過參數估計得到一個一元線性回歸模型為y=3x+4。那么在回歸系數檢驗 ...

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)； ...

sas評分卡之沒有因變量我也能建模

2018-08-23

sas評分卡之沒有因變量我也能建模 在建模中，并不是什么時候都有因變量的，那么在沒有因變量的情況下，我們應該怎么無恥的還要建模呢，你會說聚類啊，無監督嘛，關聯規則嘛。但是我要說的我有ahp(層次分析法) ...

用機器學習檢測異常點擊流

2018-08-18

用機器學習檢測異常點擊流 本文內容是我學習ML時做的一個練手項目，描述應用機器學習的一般步驟。該項目的目標是從點擊流數據中找出惡意用戶的請求。點擊流數據長下圖這樣子，包括請求時間、IP、平臺等特征： ...

數據挖掘算法：PageRank

2018-08-06

數據挖掘算法：PageRank 1. 引言 PageRank是Sergey Brin與Larry Page于1998年在WWW7會議上提出來的，用來解決鏈接分析中網頁排名的問題。在衡量一個網頁的排名，直覺告訴我們： 1、當一個網頁被更多網頁 ...

線性代數與數值方法--矩陣分解

2018-03-26

線性代數與數值方法--矩陣分解 矩陣 正交：正交最早出現于三維空間中的向量分析。 在三維向量空間中， 兩個向量的內積如果是零， 那么就說這兩個向量是正交的。 正交矩陣：正交矩陣是實數特殊化的酉矩陣 ...

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法

2018-03-24

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法 SVD是矩陣分解常用的方法，其原理為：矩陣M可以寫成矩陣A、B與C相乘得到，而B可以與A或者C合并，就變成了兩個元素M1與M2的矩陣相乘可以得到M。 矩陣分解推薦的思想就是基于 ...

機器學習中的線性代數

2018-03-22

機器學習中的線性代數 線性代數作為數學中的一個重要的分支，廣發應用在科學與工程中。掌握好線性代數對于理解和從事機器學習算法相關的工作是很有必要的，尤其是對于深度學習而言。因此，在開始介紹深度學習之 ...

R語言數據對象與運算

2018-03-18

R語言數據對象與運算 R語言數據對象與運算 筆記整理 2.1 數據對象及類型 R語言創建和控制的實體被稱為對象（object） ls()命令來查看當前系統里的數據對象 R對象的名稱必須以一個英文字母打頭，并 ...

R語言定義多維數組

2018-03-14

R語言定義多維數組 數組有一個特征屬性叫做維數向量（dim屬性），維數向量是一個元素取正整數值的向量 ，其長度是數組的維數，比如維數向量有兩個元素時數組為二維數組（矩陣）。維數向量的 每一個元素指定了該 ...

Python使用三種方法實現PCA算法

2018-01-23

Python使用三種方法實現PCA算法 主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元統計中的重要內容，也廣泛應用于機器學習和其它領域。它的主要作用是對高維數據進行降維。PCA把原先的n個特征用數 ...

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法

2018-01-02

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實例的學習方法中最基本的，先介紹基于實例學習的相關概念。     基于實例的學習     1.已知一系列的訓練樣例，很多學習 ...

從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI)

2017-12-22

從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI) 1. SVD 簡介 SVD中文稱為“奇異值分解”，是一種矩陣分解方法。其公式如下： 定理：設A為m*n階復矩陣，則存在m階矩陣U和n階矩陣V，使得： 　　    A ...

文本分類和聚類有什么區別

2017-12-10

文本分類和聚類有什么區別 簡單點說：分類是將一篇文章或文本自動識別出來，按照已經定義好的類別進行匹配，確定。聚類就是將一組的文章或文本信息進行相似性的比較，將比較相似的文章或文本信息歸為同一組的技 ...

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 ...

數據科學的基本內容

2017-10-31

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 ...