黄成甲

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黄成甲

如何定投低估值的指数基金

指数基金是一种很特殊的股票基金,它会始终持有一篮子股票、始终持有较高比例的股票资产。如果投资者可以始终不间断地去期、分批地投资指数基金,就不会在某个高位大批量地...

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黄成甲

有大数据就有人工智能的机会

人工智能时代,深度学习和大数据成了密不可分的一对儿。深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以想象的有价值的数据、知识或规律。简单来说,有足够的数据作为深度学习的输入...

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大数据:人工智能的基石

目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么,到底什么是大数据呢?

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内容运营:围绕产品,策划内容

内容运营是指通过创造、编辑、组织、呈现产品的内容,从而提高互联网产品的内容价值,制造出对用户的黏着、活跃产生一定的促进作用的内容。

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手机摄影技巧

构图对摄影创作来说非常重要,尤其在使用自动化程度较高的手机进行拍摄时,手机的光圈、快门等影响曝光的因素几乎都是由手机自行控制的,所以留给我们最大的创作余地就是构...

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黄成甲

统计学和大数据如何帮助我们认知世界?

你发现没有,如果你在网上买过东西,商家就会根据你的网购经历,给你推荐很多相关的商品。比方说你买了婴儿奶粉,商家除了给你再推荐奶粉,还会给你推荐婴儿车、婴儿床。还...

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黄成甲

漫谈机器学习(Machine Learning)

(1)机器学习算法是一类从数据中分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。

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学习的学习之九—复利效应

复利的本质是:做事情A,会导致结果B,而结果B又会加强A,不断循环。生活中凡是符合这一规律的事情,都可以视为复利效应。比如,网络的访问量越多,在搜索引擎的排名就...

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黄成甲

学习的学习之七—如何应用元知识

总结规律往往是用归纳法,可以从众多现象中寻找背后的规律。而应用规律来来设计实现过程则要复杂的多。总结规律和应用规律之间的难度区别就在于“知道”和“做到 ”的差别...

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学习的学习之六—天赋与学习元知识的关系

发现元知识就是探讨事物背后底层规律的过程。这个过程要求我们深入专注,耐心研究。事实上,在任何一个领域要做到杰出都不容易,学习元知识也不例外,而坚持努力这件事情,...

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学习的学习之二(学习元知识需要具备的两个心态)

我们在学习过程中,get到了一个新方法、新技巧,学习效率就会小幅提升。但是想要大幅度的提升或者质变,一定会涉及对自己底层认知的改变。而这种改变就触及一些更本质的...

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演讲能力进阶

那么最重要的一部分就是演讲的内容,这是第一层进阶。先不考虑任何的演讲细节,只要你说出的话足够颠覆,是足够扩展人们知识边界的好内容,不管你有啥缺陷,别人都能忍受。

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数据挖掘那些事

统计学、数据挖掘与机器学习是近年来经常一起出现的3个词语,尤其是数据挖掘与机器学习。有些人认为数据挖掘涵盖了机器学习,有些人认为机器学习应该包含数据挖掘,各种说...

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夜话人工智能

人工智能是一门非常复杂、庞大的科学,其中的机器学习、深度学习等细分学科是当下的研究热点。从1956年至今,无数科学家历经艰辛与坎坷,终于让人工智能迈出了属于全人...

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黄成甲

数据分析之对应分析

还有一种探索性分析方法叫做对应分析。对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来,用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。对应分析实际也是“降维”方法...

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数据分析之因子分析

系统聚类分析可以对变量进行分类,但是难以判断变量分类结果的合理性。另外,如果要衡量每个变量对类别的贡献,也难以通过聚类分析来实现。这个时候就要采用因子分析来实现...

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数据分析之聚类分析

RFM分析只能对客户的行为进行分析,包含的信息量有点少。一般来说,对人群进行分类,要综合考虑其行为、态度、模式以及相关背景属性,通过使用特定的方法,发现隐藏在这...

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数据分析之时间序列分析

顾名思义,时间序列就是按照时间顺利排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。该技术有以下三个基本特点:

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数据分析之RFM分析

探索式分析,主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。对于初步探索性分析而言,数据可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法,你可以使用作图、...

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黄成甲

数据分析之Logistic回归

所有的线性回归分析中,因变量的类型都是连续变量,如果需要预测的变量类型为分类变量,则需要采用回归分析中的Logistic回归。

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