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 ...

在R中使用支持向量機（SVM）進行數據挖掘（下）

2017-03-18

在R中使用支持向量機（SVM）進行數據挖掘（下） 第二種使用svm()函數的方式則是根據所給的數據建立模型。這種方式形式要復雜一些，但是它允許我們以一種更加靈活的方式來構建模型。它的函數使用格式如下（注意 ...

數據挖掘十大算法之決策樹詳解(1)

2017-03-17

數據挖掘十大算法之決策樹詳解(1) 從分類問題開始 分類（Classification）任務就是確定對象屬于哪個預定義的目標類。分類問題不僅是一個普遍存在的問題，而且是其他更加復雜的決策問題的基礎，更是機器學習 ...

機器學習實戰之PCA

2017-03-14

機器學習實戰之PCA 1.  向量及其基變換 1.1 向量內積 (1)兩個維數相同的向量的內積定義如下: 內積運算將兩個向量映射為一個實數. (2) 內積的幾何意義 假設A\\B是兩個n維向量, n維向量可以 ...

主成分分析（PCA）特征選擇算法詳解

2017-03-12

主成分分析（PCA）特征選擇算法詳解 1. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題： 1、 比如拿到一個汽車的樣本，里面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征，也有“英里/小時”的最大速度特征，顯 ...

R語言不平衡數據分類指南

2017-02-27

R語言不平衡數據分類指南 目前我們發展出了不少機器學習算法來對數據建模，基于數據進行一些預測已經不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型，只要我們選擇了合適的算法，總能得到比較精確的結果。然而 ...

R語言學習筆記三

2017-02-17

R語言學習筆記三 10)求解線性方程組和逆矩陣 Solve函數求出a %*% x = b中的x向量值，即求解線性方程組，通常使用前2個參數，第一個是a，為系數矩陣  ，第二是b為常數項，當b ...

如何正確應用SPSS 軟件做主成分分析

2017-01-21

如何正確應用SPSS 軟件做主成分分析 1引言 主成分分析( principal components analysis) 也稱主分量分析，由霍特林(Hotelling)于1933 年首先提出。主成分分析是利用降維的思想，在 ...

因子得分系數矩陣_spss因子得分系數矩陣_因子得分系數矩陣含義

2016-12-24

因子得分系數矩陣_spss因子得分系數矩陣_因子得分系數矩陣含義 主成分因子分析中的成分得分系數矩陣的數值代表什么含義 通過主成分分析法提取公因子，得到成分得分系數矩陣（ Component Score Coefficient M ...

數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法

2016-12-14

數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法 數據倉庫，數據庫或者其它信息庫中隱藏著許多可以為商業、科研等活動的決策提供所需要的知識。分類與預測是兩種數據分析形式，它們可以用來抽取能夠描 ...

數據分析-AHP層次分析法

2016-12-04

數據分析-AHP層次分析法 層次分析法（The analytic hierarchy process）簡稱AHP，在20世紀70年代中期由美國運籌學家托馬斯·塞蒂（T.L.Satty）正式提出。它是一種定性和定量相結合的、系統化、層次化的分析方法 ...

數據挖掘與生活:算法分類和應用

2016-11-23

數據挖掘與生活:算法分類和應用 相對于武漢，北京的秋來的真是早，九月初的傍晚，就能夠感覺到絲絲絲絲絲絲的涼意。 最近兩件事挺有感覺的。 看某發布會，設計師李劍葉的話挺讓人感動的?！?*的設計是內 ...

R語言里的矩陣處理學習筆記

2016-10-25

R語言里的矩陣處理學習筆記 關于矩陣，通常都會使用matlab來做處理。其實使用R也可以對矩陣做出一些簡單的處理。而R語言中提供的matrix，matlab包也提供了不少關于矩陣處理的東西(可以通過??matlab來查看具體 ...

大數據時代的網絡分析，如何全盤挖掘大數據

2016-10-20

大數據時代的網絡分析，如何全盤挖掘大數據 我們生活在一個互聯實體(entities)構成的復雜世界中。人類涉足的所有領域，從生物學到醫學、經濟學和氣候科學，都充滿了大規模數據集。 這些數據集將實體（entiti ...

用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法

2016-09-07

用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法 在對不平衡的分類數據集進行建模時，機器學習算法可能并不穩定，其預測結果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性。那么，這種結果是為何發生的呢?到底是什 ...

客戶細分：如何找到最有價值的TA？

2016-08-08

關于客戶分類的內容早就想寫卻不知道怎么動筆，因為客戶分類沒有統一方法和規則，行業之間分類的方法、角度完全不同，今天可能犯神經病了，突然想清楚該怎么寫啦~~ 上一篇文章介紹了用定位理論打造 ...

數據挖掘中的基于決策樹的分類方法

2016-07-31

數據挖掘中的基于決策樹的分類方法 1 分類的概念及分類器的評判 分類是數據挖掘中的一個重要課題。分類的目的是學會一個分類函數或分類模型（也常常稱作分類器），該模型能把數據庫中的數據項映射到給 ...

常見機器學習算法比較

2016-07-11

常見機器學習算法比較 機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是采用啟發式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

數據挖掘工程師筆試及答案整理

2021-02-03

數據挖掘工程師筆試及答案整理 2013百度校園招聘數據挖掘工程師 《數據分析專項練習題庫》 《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 《企業數據分析面試題庫》 一、簡答題（30分） 1、簡述數據 ...