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  • 数据分析的出现不但可以让老百姓的生活更加便捷,同时也可以提高企业的竞争力,无论是哪个行业以及具体的企业都会有与之对应的大数据分析,而今天就来说说大数据分析对于企业有哪些帮助。  数据分析目的 ...

      大数据分析的出现不但可以让老百姓的生活更加便捷,同时也可以提高企业的竞争力,无论是哪个行业以及具体的企业都会有与之对应的大数据分析,而今天就来说说大数据分析对于企业有哪些帮助。

    大数据分析的作用有哪些

     

      数据分析目的

     

      1:分类

     

      检查未知分类或暂时未知分类的数据,目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则,然后将这些规则应用于未知分类数据。

     

      2:预测

     

      预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

     

      3:关联规则和推荐系统

     

      关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

     

      在线推荐系统使用协作过滤算法,该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为,等级,浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此,在许多推荐系统中使用了协作过滤,以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

     

      4:预测分析

     

      预测分析包括分类,预测,关联规则,协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

     

      5:数据缩减和降维

     

      当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时,通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤,旨在提高可预测性,可管理性和可解释性。

     

      数据分析目的6:数据探索和可视化

     

      数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量,可以使用直方图,箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据,请使用条形图分析。

     

      数据分析目的7:有监督学习和无监督学习

     

      监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。。从训练数据中学到算法后,将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本(验证数据),以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。

     

      数据分析的意义(功能)

     

      1:告诉你过去发生了什么

     

      首先,请告诉您此阶段企业的整体运营情况,并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况,以显示企业的整体运营情况是好是坏,它的表现如何?不好吗去哪儿。

     

      其次,告诉您企业每个业务的组成,以便您了解企业每个业务的发展和变化,并对企业的业务状态有更深入的了解。

     

      现状分析通常通过每日报告进行,例如每日,每周和每月报告。

     

      2:告诉你为什么这些现状会发生

     

      在对第一阶段的现状进行分析之后,我们对公司的运营有了基本的了解,但是我们不知道哪里的运营更好,差异是什么,以及原因是什么。这时,我们需要进行原因分析,以进一步确定业务变更的具体原因。

     

      原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况,根据一定的现状选择原因分析。

     

      3:告诉你未来会发生什么

     

      了解公司运营的现状后,有时需要对公司的未来发展趋势做出预测,为公司制定业务目标,并提供有效的战略参考和决策依据,以确保公司的持续健康发展。

     

      预测分析通常是通过主题分析完成的,主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。

     

      无论是发展数字经济,还是建设数字政府、智慧城市、智慧社会,最为关键的一环就是实现数据资源的跨部门、跨地区、跨行业、跨系统、跨层级的有序汇聚和共享,数字城乡等数字化转型场景都需要发挥大数据的赋能、创新和带动作用。

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  • K近邻极简案例文章目录K-近邻算法介绍K近邻数据样本分析K-近邻快速入门K-近邻算法介绍K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果...

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    K近邻极简案例

    文章目录

    K-近邻算法介绍

    K近邻数据样本分析

    K-近邻快速入门

    K-近邻算法介绍

    K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别

    三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离, 欧式举例的本质就是如果两个样本之间的特征值越相邻,则值越小(距离越短)53ed74a71d62559a5fa7bc97d07f19bc.png

    K近邻数据样本分析9a8cda91eb5714f67eb2c7ea3500b216.png

    K-近邻快速入门通过此案例,理解训练集与测试集的使用,了解K-近邻API常用功能,并且掌握K超参数的意义fe21afc69e96692db46f2157f533d9e9.png

    K近邻识别图形图像

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    K近邻识别图片

    PCA主成分分析

    采用PCA降维提示运算效率

    K近邻识别图片

    在本篇文章中我们使用sklearn中自带的手写数字数据集(digits),这个数据集中并没有图片,而是经过提取得到的手写数字特征和标记,就免去了我们的提取数据的麻烦,但是在实际的应用中是需要我们对图片中的数据进行提取的731f9c2b1e59ccbda35d3750c3104c73.png

    PCA主成分分析

    在很多机器学习算法的复杂度和数据的维度有着密切的关系,甚至与维数呈现指数级关联。在图形图像中机器学习处理成千上万甚至几十万的维度的情况也并不罕见,在这种情况下,机器学习的资源消耗是不可接收的,因此我们必须对数据进行降维处理

    主要用于数据的降维 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征

    其它应用:可视化,去噪音

    降维当然意味着信息的丢失,不过鉴于实际数据本身通常存在相关性,我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低

    一些相关性案例

    “浏览量"和"访客数” 往往具有较强的相关性

    “下单数”和"成交数" 也具有较强的相关性

    “学历”和"学位" 具有较强的相关性

    采用PCA降维提示运算效率a556833e4cf2e3b7eb00ee2fb5e06bfd.png

    交叉验证与网格搜索

    文章目录

    为什么使用交叉验证

    交叉验证原理分析

    交叉验证与网格搜索

    为什么使用交叉验证

    交叉验证用于评估模型的性能预测,尤其是训练好的模型在新数据上的表现

    可以在一定程度上减少过拟合 可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息

    评估的正确率相对更稳定

    交叉验证原理分析

    交叉验证,将拿到的训练数据,分为训练集和验证集 (总数据 = (训练集 (训练集 + 验证集) + 测试集),例如:可以将数据分成5份,其中一份作为验证集。然后经过5次(5组)的测试,每次更换不同的验证集,得到5组模型的结果。取平均值作为最终结果。又称为5折交叉验证ea64684649458228d8352a21ae3a2e80.png

    交叉验证与网格搜索网格搜索法是指定参数值的一种穷举搜索方法,通过将估计函数的参数通过交叉验证的方法进行优化来得到最优的学习算法。f9bb6cee35c00a8bda0274cc1828c162.png

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  • 就是人们常说的分类,通过已的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出...

    机器学习和数据挖掘是紧密相关的,要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识,通过模型的训练可以得到处理数据的最优的模型。数据挖掘常用的模型如下:

    3.1 监督学习模型

    就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。

    3.1.1决策树:

    决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。

    主要的决策树算法有ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。

    3.1.2 贝叶斯方法:

    贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(Tree Augmented Native Bayes)算法,它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。

    3.1.3 神经网络

    神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中,大量的节点(称”神经元”)之间相互联接构成网络,即”神经网络”,以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练,训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能,经过训练的网络就可用于对象的识别。目前,神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP神经网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络(Boltzmann机)、竞争神经网络(Hamming网络,自组织映射网络)等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。

    3.1.4 支持向量机(SVM)

    支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是根据统计学习理论提出的一种新的学习方法,它的最大特点是根据结构风险最小化准则,以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题,支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面,由此确定该区域中未知样本的类别。

    3.1.5 集成学习分类模型

    集成学习是一种机器学习范式,它试图通过连续调用单个的学习算法,获得不同的基学习器,然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题,可以显著的提高学习系统的泛化能力。主要采用(加权)投票的方法组合多个基学习器,常见的算法有装袋(Bagging)、提升/推进(Boosting)、随机森林等。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器,所以有可能减少单个分类器的误差,获得对问题空间模型更加准确的表示,从而提高分类器的分类准确度。

    3.1.6 其他分类学习模型

    此外还有logistics回归模型、隐马尔科夫分类模型(HMM)、基于规则的分类模型等众多的分类模型,对于处理不同的数据、分析不同的问题,各种模型都有自己的特性和优势。

    3.2 无监督学习模型

    在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构,应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见的聚类算法如下所示:

    3.2.1 K-means聚类

    K-means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。

    3.2.2 基于密度的聚类

    根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度(如DBSCAN)不断增长聚类。典型的基于密度方法包括:DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类;它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一个聚类,而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。

    3.2.3 层次聚类方法

    层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到某种条件满足为止。层次凝聚的代表是AGNES算法,层次分裂的代表是DIANA算法。具体又可分为凝聚的,分裂的两种方案。

    凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略,首先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有的对象都在一个簇中,或者某个终结条件被满足,绝大多数层次聚类方法属于这一类,它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。

    分裂的层次聚类与凝聚的层次聚类相反,采用自顶向下的策略,它首先将所有对象置于同一个簇中,然后逐渐细分为越来越小的簇,直到每个对象自成一簇,或者达到了某个终止条件。

    3.2.4 谱聚类

    谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割, 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割。谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解,其基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。

    此外常用的聚类方法还有基于网格的聚类、模糊聚类算法、自组织神经网络SOM、基于统计学的聚类算法(COBWeb、AutoClass)等。

    3.3 半监督学习

    3.3.1 半监督学习概述

    半监督学习算法要求输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

    3.3.2 Multi-view algorithm(多视角算法)

    一般多用于可以进行自然特征分裂的数据集中.考虑特殊情况(每个数据点表征两个特征):每一个数据点看成是两个特征的集合,然后利用协同训练(Co-training algorithm)进行处理.协同训练(co-training)算法,此类算法隐含地利用了聚类假设或流形假设,它们使用两个或多个学习器,在学习过程中,这些学习器挑选若干个置信度高的未标记示例进行相互标记,从而使得模型得以更新。

    3.3.3 Graph-Based Algorithms(基于图的算法)

    基于图的算法是基于图正则化框架的半监督学习算法,此类算法直接或间接地利用了流形假设,它们通常先根据训练例及某种相似度度量建立一个图,图中结点对应了(有标记或未标记)示例,边为示例间的相似度,然后,定义所需优化的目标函数并使用决策函数在图上的光滑性作为正则化项来求取最优模型参数。

    3.4 文本处理模型

    3.4.1 分词模型

    分词模型主要在处理文本过程中使用,在此特指中文分词模型。中文分词算法现在一般分为三类:基于字符串匹配,基于理解,基于统计的分词。

    基于字符串匹配分词:

    机械分词算法。将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配;最大长度匹配和最小长度匹配;单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。所以常用的有:正向最大匹配,逆向最大匹配,最少切分法。实际应用中,将机械分词作为初分手段,利用语言信息提高切分准确率。优先识别具有明显特征的词,以这些词为断点,将原字符串分为较小字符串再机械匹配,以减少匹配错误率;或将分词与词类标注结合。

    基于理解分词:

    分词同时进行句法语义分析等模拟人对句子的理解,包括分词子系统,句法语义系统,总控部分。总控部分协调下,分词字系统可以获得有关词,句子等的句法和语义信息对分词歧义进行判断。需要大量的语言知识信息。

    基于统计分词:

    相邻的字同时出现的次数越多,越有可能构成一个词语,对语料中的字组频度进行统计,不需要切词字典,但错误率很高。可以考虑:使用基本词典进行关键词分词,使用统计方法识别新词组,两者结合。

    3.4.2 TF-IDF模型

    TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法,以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。

    TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率(另一说:TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数)。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。(另一说:IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)是指果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力。)但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.

    3.4.3 LDA模型

    LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。

    LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。它采用了词袋(bag of words)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。

    4 模型评价指标

    4.1 模型评价概述

    建模构建过程中会得出一系列的分析结果、模式或模型。同一个采样数据可以利用多种数据分析方法和模型进行分析,模型评价的目的之一就是从这些模型中自动找出一个最好的模型出来,另外就是要针对业务对模型进行解释和应用。

    模型效果评价通常分两步,第一步是直接使用原来建立模型的样本数据来进行检验。假如这一步都通不过,那么所建立的决策支持信息价值就不太大了。一般来说,在这一步应得到较好的评价。这说明你确实从这批数据样本中挖掘出了符合实际的规律性。第一步通过后,第二步是另外找一批数据,已知这些数据是反映客观实际的、规律性的。这次的检验效果可能会比前一种差,差多少是要注意的,若是差到所不能容忍程度,那就要考虑第一步构建的样本数据是否具有充分的代表性,或是模型本身是否够完善。这时候可能要对前面的工作进行反思了。若这一步也得到了肯定的结果时,那所建立的数据挖掘模型应得到很好的评价了。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.一分钟了解互联网数据挖掘流程
    2.数据挖掘、人工智能、模式识别等学科的公共数学基础有哪些?
    3.模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系

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  • 属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。企业通过使用聚类分析算法可以进行客户分群,在不明确客户群行为特征的情况下对客户数据从不同维度进行分群,再对分群...

    (1)聚类,又称群分析,是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法,针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。企业通过使用聚类分析算法可以进行客户分群,在不明确客户群行为特征的情况下对客户数据从不同维度进行分群,再对分群客户进行特征提取和分析,从而抓住客户特点推荐相应的产品和服务。

    (2)分类,类似于聚类,但是目的不同,分类可以使用聚类预先生成的模型,也可以通过经验数据找出一组数据对象的共同点,将数据划分成不同的类,其目的是通过分类模型将数据项映射到某个给定的类别中,代表算法是CART(分类与回归树)。企业可以将用户、产品、服务等各业务数据进行分类,构建分类模型,再对新的数据进行预测分析,使之归于已有类中。分类算法比较成熟,分类准确率也比较高,对于客户的精准定位、营销和服务有着非常好的预测能力,帮助企业进行决策。

    (3)回归,反映了数据的属性值的特征,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的一览关系。它可以应用到对数据序列的预测和相关关系的研究中。企业可以利用回归模型对市场销售情况进行分析和预测,及时作出对应策略调整。在风险防范、反欺诈等方面也可以通过回归模型进行预警。

    传统的数据方法,不管是传统的OLAP技术还是数据挖掘技术,都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发,难以并行化,因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进,特别是难以应对非结构化数据。

    在人类全部数字化数据中,仅有非常小的一部分(约占总数据量的1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类),大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序),占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    数据统计分析和数据挖掘有何区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-11047-1.html
    数据挖掘的聚类算法和优势
    http://www.duozhishidai.com/article-12942-1.html
    如何通过自学,成为数据挖掘“高手”?
    http://www.duozhishidai.com/article-9796-1.html
    数据分析与数据挖掘的区别和联系?
    http://www.duozhishidai.com/article-9800-1.html
    构建一个数据挖掘模型,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-9719-1.html


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  • 数据分析方法

    2018-08-02 09:34:17
    数据分析方法 什么是数据分析 从数据到信息的这个过程... 举个栗子:“京东的用户中,有哪些会在618中下单?”这就是个典型的二分类问题:买or不买。  分类分析(根据历史信息)会产出一个模型,来预测一个新的...
  • 分类和聚类的区别  Classification(分类),根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。即分类器classifier已被告知有哪些类别。... Clustering(聚类),聚类问题不清楚数据有几个分类,只是把相似的数...
  • 探索数据探索哪些数据的类型和数据的质量。数据类型分为定性和定量的。定性也可以说是分类的,包括标称和序数。标称很好理解,用户ID、用户的名称也属于标称,虽然也可以重复,但大致还是能代表一个个体;序数...
  • 深度学习 分类问题与回归问题

    千次阅读 2020-02-29 16:22:51
    分类用于解决要预测样本属于哪个或者哪些预定义的类别。此时输出变量通常取有限个离散值。 分类的机器学习的两大阶段: (1)从训练数据中学习得到一个分类决策函数或分类模型,成为分类器(classifier); (2)...
  • 虽然js在变量声明的时候无需指定数据类型,但是在赋值的时候,每个数据还是有属于自己的数据类型。所以还是了解的必要 一、JS包括哪些数据类型 1.1简单分类 1、JS中数据分为两种 :原始类型和引用类型 原始类型...
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  • 分类解决的是要预测样本属于哪个或者哪些预定义的类别。此时输出变量通常取有限个离散值。 分类的机器学习的两大阶段:(1)从训练数据中学习得到一个分类决策函数或分类模型,称为分类器(classifier)(2)利用学习...
  •  在可使用 或其他指标评测数据中心基础设施效率之前,必须制定协议明确规定哪些电耗属于 负载、哪些电耗属于物理基础设施,哪些负载不应予以考虑。遗憾的是,通常发布的效率数据并不是使用标准方法计算的,同一个...
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  • 如下,我有两组数据集A和B,每个集合有5列数据[a,b,c,d,e]。 假如现在有一份5个数据...有哪些资料可以参考? 查阅资料看见了SVM和RBF? 因为从来没有做过机器学习方面的研究,特向大家请教。 谢谢。
  • 我们想找到K个中心,数据哪些中心近我们就将其定义为哪一类,同时我们的K个中心能够使这个分类最合理也就是每个点到其中心的距离的和最小。提炼为:找K个中心,数据属于距离离其最近的中心一类,这K个中心能使所有...

空空如也

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属于分类数据有哪些