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数据百问系列:数据分析和数据挖掘的区别是什么? (附真实招聘数据对比报告)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别?常听人说数据分析偏业务、偏前台,而数据挖掘偏技术,偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行?
木东居士
2020-08-11
1.8K
0
我是不是应该转行机器学习?
编程算法
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
先说结论: 要不要转行,不妨先业余时间玩一把,看这个是不是真的适合自己,然后再去做决定。
木东居士
2020-04-26
504
0
决策树5:剪枝与sklearn中的决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树可能很庞大,这样的决策树用来分类是否好?答案是否定的。
木东居士
2019-12-23
3.8K
0
决策树4:构建算法之ID3、C4.5
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
ID3算法是一种分类预测算法,算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益,每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准,递归地构建决策树。
木东居士
2019-12-23
716
0
决策树3: 特征选择之寻找最优划分
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树算法的三个步骤:特征选择、决策树生成、决策树剪枝。其中特征选择要解决的核心问题就是:
木东居士
2019-12-23
1.2K
0
决策树2: 特征选择中的相关概念
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
熵是热力学中的概念,表示混乱程度。熵越大,热力系统中粒子无规则的运动越剧烈;熵越小,粒子越趋近于静止的状态。
木东居士
2019-12-23
1.6K
0
决策树1:初识决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树是一个非常有意思的模型,它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象,完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言,即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术上被归为白盒模型(white box model)。
木东居士
2019-12-23
1.1K
0
特征工程系列:自动化特征构造
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。
木东居士
2019-12-10
1.5K
0
还不了解梯度下降法?看完这篇就懂了!
编程算法
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”:
木东居士
2019-12-10
2.3K
0
特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
木东居士
2019-10-30
1.7K
0
模型之母:简单线性回归&最小二乘法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
木东居士
2019-10-24
2.7K
0
特征工程系列:特征构造之概览篇
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
python
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
木东居士
2019-10-08
840
0
机器学习的敲门砖:kNN算法(下)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
木东居士
2019-09-25
450
0
机器学习的敲门砖:kNN算法(中)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
木东居士
2019-09-17
723
0
机器学习的敲门砖:kNN算法(上)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
木东居士
2019-09-10
1.4K
0
数据挖掘知识点串烧:SVM
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于作者:DD-Kylin,一名喜欢编程与机器学习的统计学学生,勤学好问,乐于钻研,期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
木东居士
2019-08-16
445
0
特征工程系列:特征预处理(上)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
木东居士
2019-08-08
836
0
数据挖掘面试题之:朴素贝叶斯
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
关于作者:DD-Kylin,一名喜欢编程与机器学习的统计学学生,勤学好问,乐于钻研,期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
木东居士
2019-07-30
2.6K
0
特征工程系列:特征筛选的原理与实现(上)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。
木东居士
2019-07-23
629
0
Bloom Filter 的基本原理和实现
人工智能
机器学习
文章介绍了布隆过滤器(Bloom Filter)的基本原理、实现方法以及误判率的计算,并提供了相关公式和算法。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,可以用于快速判断一个元素是否存在于集合中。
木东居士
2017-10-17
2.5K
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