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  • 1. 常用的多元统计分析方法有哪些? (1)多元正太分布检验 (2)多元方差-协方差分析 (3)聚类分析 (4)判别分析 (5)主成分分析 (6)对应分析 (7)因子分析 (8)典型相关性分析 (9)定性数据模型分析 (10...

    1. 常用的多元统计分析方法有哪些?

    (1)多元正太分布检验
    (2)多元方差-协方差分析
    (3)聚类分析
    (4)判别分析
    (5)主成分分析
    (6)对应分析
    (7)因子分析
    (8)典型相关性分析
    (9)定性数据模型分析
    (10)路径分析(或称 多重回归、联立方程)
    (11)结构方程模型
    (12)联合分析
    (13)联合分析
    (14)多维标度法

    2. 简单相关分析、复相关分析和典型相关分析有何不同?并举例说明之。

    简单相关分析:简单相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
    例如,以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩,感兴趣的是二者的关系如何,而不在于由X去预测Y。

    复相关分析:研究一个变量 x0与另一组变量 (x1,x2,…,xn)之间的相关程度。
    举例:房屋销售均价X1, 全国居民消费水平X2、地产投资总额X3、固投房屋竣工面积X4、国内生产总值X5。房屋销售均价X1与其他相关变量X2,X3,X4,X5的关系是复相关关系。

    典型相关分析:典型性相关分析方法研究多个随机变量与多个随机变量之间的相关关系。利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。
    举例:理科学生的高中成绩(如数学、语文、外语等)与大学成绩(如数学分析、C语言、大学英语等)之间的相关关系等。

    3. 判别分析以及Fisher判别和Bayes判别的基本思想是什么?

    判别分析:判别分析是一种有效的多元数据处理方法。其基本思想:根据一批分析明确的样本在若干指标上的观察值,建立一个关于指标的判别函数和判别准则,然后根据这个判别函数和判别准则对新的样本进行分类,并且根据回带判别的准确率评估它的实用性。
     
    Fisher判别法:基本思想是投影,将K个总体所有的p维空间的样本点投影到一维空间上,使得在一维空间中,来自不同总体的样本尽可能分开,来自同一总体的样本点尽可能集中,结点一元方差分析的思想到处投影函数,这个投影函数就作为判别函数。这个函数可以是线性的,也可以是其他类型的。

    Bayes判别法:假定对研究对象已有一定的认识,一般用先验概率来描述,当取得训练样本后,就可以用训练本来修正已有的先验概率分布,得出后概率分布,然后通过后验概率的分布进行统计推断。

    4. 指出综合评价中指标的标准化方法及其优缺点和有哪些综合评价方法。

    标准化方法
    Z-score标准化、离差标准化、MaxAbsScaler、RobustScaler、log函数转换、atan函数转换

    (1)主成分分析法。主成分分析是多元统计分析的一个分支,是将其分量相关的原随机向量,借助于一个正交变换,转化成其分量不相关的新随机向量,并以方差作为信息量的测度,对新随机向量进行降维处理。再通过构造适当的价值函数,进一步做系统转化。
    优点:
    可消除评价指标之间的相关影响;
    可减少指标选择的工作量;
    当评级指标较多时还可以在保留绝大部分信息的情况下用少数的几个综合指标代替原指标进行分析;
    在综合评价函数中,各主成分的权数为其贡献率,它反映了该主成分包含原始数据的信息量占全部信息量的比重,这样确定全书比较客观、合理。
    缺点:
    主成分分析首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平,其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际北京和意义的解释。
    主成分的解释含义一般多少带有模糊性,不像原始变量的含义那么清楚、确切。

    (2)数据包络分析法。它是创建人以其名字命名的DEA模型——CR模型。DEA法不仅可对同一类型各决策单元的相对有效性做出评价与排序,而且还可进一步分析各决策单元非DE有效的原因及其改进方向,从而为决策者提供重要的管理决策信息。
    (3)模糊评价法。模糊评价法奠基于模糊数学。它不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序,而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象的等级。

     

    综合评价方法
    (1)计分法 
    (2)综合指数法 
    (3)Topsis法
    (4)秩和比(RSR)法
    (5)层次分析(AHP)法 
    (6)模糊评价方法 
    (7)多元统计分析方法
    (8)灰色系统评价方法

    5. 试说明主成分分析和因子分析不同点和相同之处。

    不同点
    (1)因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。
    (2)主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。
    (3)主成分分析中不需要有假设,因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。
    (4)主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,其主成分一般是独特的;而因子分析中的因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。

    相同点:
    (1)都可以降维、分析多个变量的基本结构。
    (2)因子分析是主成分分析的进一步推广。主成分分析可被视为一种固定效应的因子分析,是因子分析的特列。
    (3)都是利用变量之间的相关性将它们进行分类。
    (4)主成分分析中,各个主成分之间互不相关;因子分析中,公因子之间不相关、特殊因子之间不相关、公因子与特殊因子之间不相关。
     

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  • 数据挖掘是一个动态、强势快速扩展的领域。数据挖掘研究的主要问题,可划分为五组:挖掘方法、用户交互、有效性与可伸缩性、数据类型的多样性、...挖掘各种新的新的知识类型: 数据挖掘广泛涵盖数据分析和知识发现的.

    在这里插入图片描述
    数据挖掘是一个动态、强势快速扩展的领域。数据挖掘研究的主要问题,可划分为五组:挖掘方法、用户交互、有效性与可伸缩性、数据类型的多样性、数据挖掘与社会。

    一、挖掘方法

    目前大牛们已经开发了一些数据挖掘方法,涉及到新的知识类型的研究、多维空间挖掘、集成其他领域的方法以及数据对象之间语义捆绑考虑。此外,数据挖掘应该考虑诸如数据的不确定性、噪声和不完全性等问题。有些数据挖掘方法探索如何使用用户指定的度量评估所发现的模式的兴趣度,同时直到挖掘过程。

    1. 挖掘各种新的新的知识类型: 数据挖掘广泛涵盖数据分析和知识发现的任务,从数据特征化与区分到关联与相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析、序列分析以及趋势和演变分析。
    2. 挖掘多维空间中的知识: 我们可能在不同抽象层的多维组合中搜索有趣的模式。这种挖掘称做探索式多维数据挖掘。
    3. 数据挖掘——跨学科的努力: 通过集成来自多科学的新方法可以显著增强数据挖掘的能力。
    4. 处理不确定性、噪声或不完全数据: 数据通常包含噪声、错误、异常、不确定性,或者是不完全的。错误和噪声可能干扰数据挖掘过程,导致错误的模式出现。数据清理、数据预处理、离群点检测与删除以及不确定推理都是需要与数据挖掘过程的集成的技术
    5. 模式评估和模式或约束知道和挖掘: 需要一种技术来评估基于主观度量所发现的模式的兴趣度。

    二、用户界面

    用户在数据挖掘过程中扮演重要角色。有趣的研究领域包括如何与数据挖掘系统机交互,如何在挖掘过程中融入用户的背景知识,以及如何可视化和理解数据挖掘的结果

    三、有效性和可伸缩性

    在比较数据挖掘算法时,总是需要考虑有效性与可伸缩性。随着数据量持续增加,这两个因素尤其重要。

    1. 数据挖掘算法的有限性和可伸缩性: 数据挖掘算法的运行时间必须是可预计的、短的和可以被应该接受的。
    2. 并行、分布式和增量挖掘算法: 许多数据集的巨大容量、数据广泛分布和一些数据挖掘算法的计算复杂性是促使
      开发并行和分布式数据密集型挖掘算法的因素

    四、数据库类型的多样性

    数据库类型的多样性为数据挖掘带来一些挑战,这些挑战包括:

    1. 处理复杂的数据类型
    2. 挖掘动态的、网络的、全球的数据库

    五、数据挖掘与社会

    1. 数据挖掘的社会影响:由于数据挖掘渗透到我们日常生活,因此研究数据挖掘对社会的影响是重要的。数据的不正当使用和披露、个人隐私和数据保护权的潜在违法都是需要关注的研究领域。
    2. 保护隐私的数据挖掘: 数据挖掘将帮助科学发现、商务管理、经济恢复和安全保护。
    3. 无形的数据挖掘: 只能搜索引擎和基于国际互联网的商店都在这种无形的数据挖掘,把数据挖掘合并到他们的组件中,提高其功能和性能。
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  • AI时代,谈数据分析时我们要谈些什么?

    千次阅读 多人点赞 2018-10-15 15:50:31
    根据维基百科的定义,数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集...

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    参加 2018 AI开发者大会,请点击大会官网

     

    说起数据分析,你能想到的是什么?

     

    根据维基百科的定义,数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集数据,以便弄清哪些是同质数据,从而全面地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据中最有用的部分。

     

    随着大数据时代的到来,根据数据分析的需求也由此诞生了数据工程师、数据分析师等相关的职位。如今,AI 技术的又与其纠缠在一起。

     

    你一定很想说“AI 替代数据分析师”之类的话术,不过对这类来自各种无聊媒体和“专家”的粗浅判断应该保持距离。对于很多重复性的工作,尤其对于数据分析这种有强数据基础的工作来说,AI 想当然能轻易就帮人类解决问题,比如趋势判断,生成一些简单的数据报告等,但这还远达不到“取代”的效果,包括决策性思考以及对业务全局、对人性的了解等工作,至少在你有生之年,不会出现这样的智能机器。

     

    但现今的数据分析师已经不止于用一张 Excel 表就能达到“走天下”的地步了,他们更需要拥抱新变化,用新技术来武装自己,比如 AI 技术,那这并不意味着我们需要深入去掌握这门技术?不是,拥有最基础的一些编程能力,让新技术变成自己职业进阶的武器即可。总之,从其发展趋势来看,数据分析已不单纯指数据分析,或许更应该叫“数据智能分析”。

     

    上升到企业层面,一家拥有强大数据分析和 AI 技术能力的企业在爆发出巨大能量。

     

    对于两种能力的结合,此前在接受 AI 科技大本营采访时,滴滴数据科学部首席科学家谢梁就提到,“凡是有大量数据,并能根据数据找出某种规律并实施操作的业务都能运用机器学习的方法来自动化和优化。”

     

    而对于未来的数据开发和运维团队都应当掌握机器学习等 AI 技术的问题,谢梁认为,未来的运维必须智能化才能有效降低程序员的工作负荷,极大提高系统运作效率。在一个部门里,至少需要一个专门的数据挖掘团队来提供相应服务,而如果开发和运维团队都能将人工智能方法从一开始就建立到系统中,那将有更大的竞争优势。

     

    如今,我们可以看到滴滴、携程、美团等国内一线互联网公司一个明显的特点就是数据驱动,把各种庞杂的数据运用 AI 技术来处理,是未来不可阻挡的趋势。

     

    关于企业数据分析的未来,易观 CTO 郭炜断言,“数据永远是临时的,分析永远有时效性,实时数据分析是企业发展 AI 的必由之路。”

     

    在他看来,整个移动互联网平台是通过数据分析来找到决策依据的。这就涉及到两个关键问题,第一个是生命周期管理,第二个是运营转化分析、用户画像、应用评级,也就是要知道用户从哪里来,给用户提供的价值是什么,从而最终实现用户价值、产品价值和商业价值。而从企业内部数据到大数据平台再到最后 AI 分析是非常重要的一步,最终要达到企业大数据的实时分析。

     

    这些都是数据领域专家对该领域的独有见解,如果你想了解互联网企业是如何利用数据和 AI 技术构建出一个庞大的智能分析系统,数据与 AI 还会碰撞出的哪些火花,又将面临何种挑战等问题,那么由中国 IT 社区 CSDN 与硅谷 AI 社区 AICamp 联合出品的 2018 AI 开发者大会(AI NEXTCon)不容错过:

     

    11 月 8-9 日,除了计算机视觉、自然语言处理技术、机器学习等 9 场技术技术专场外,此次大会还专门开设了“数据分析技术专场”。我们很荣幸为邀请到了在数据分析技术领域有着丰富技术应用经验的中美两地技术专家,包括滴滴数据科学部首席科学家谢梁、Salesforce 的 Einstain 产品负责人 Sarah Aerni、Gopro 数据科学部门负责人 Chester Chen、易观 CTO 郭炜以及携程 AI 研发部吕彦龙。

     

    这些嘉宾将从各自企业技术平台出发,对数据分析领域做深入技术解读,而不是对技术趋势泛泛而谈,流于表面,你更有机会在大会现场与这些技术大牛进行深度交流。

     

    以下为上述演讲嘉宾的议题概要,很好的呼应了大会主题“只讲技术,拒绝空谈”,接下来就等你这位听众了。

     

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    谢梁:滴滴数据科学部首席数据科学家

     

    谢梁是纽约州立大学计量经济学博士,滴滴数据科学部首席数据科学家,主持运用机器学习和人工智能方法优化和分析大规模交易平台效率和系统行为模式。具有十余年机器学习应用经验,熟悉各种业务场景下机器学习和数据挖掘产品的需求分析,架构设计,算法开发和集成部署,行业跨度包含金融,能源和高科技。

     

    谢梁曾经担任微软总部云存储核心工程部门首席数据科学家,美国圣保罗旅行者保险分析部门总监等职务。在包括 Journal of Statistical Software 等专业期刊上发表多篇论文,担任 Journal of Statistical Computation and Simulation 期刊以及 Data Mining Applications with R 一书的审稿人。与他人合著的《深度学习实战:Keras 案例精解》一书销量近万册。

     

    演讲议题:数据驱动的智能运维与策略分析

     

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    Sarah Aerni:Salesforce Einstain 数据科学总监

     

    Sarah Aerni 领导团队在 Salesforce 平台上创建基于 AI 技术的应用。 在加入 Salesforce 之前,她是 Pivotal 的医疗健康和生命科学团队以及 Federal 团队的负责人。 Sarah 在斯坦福大学获得了生物医学信息学博士学位,进行生物医学和机器学习之间的交流。她还创办了一家为学术界和工业界提供信息学专业服务的公司。

     

    演讲议题:如何使用 AutoML 快速建立模型?

     

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    Chester Chen:Gopro 数据科学部负责人

     

    在加入 GoPro 之前,Chester 是机器学习初创公司 Alpine Data Labs 的工程总监,主要为财富 500 强公司提供分析平台。他还是 SF Big Analytics Meetup 的创始人和组织者,共拥有 6900 多名成员。 此前,他还曾在 Symantec, Ascent Media 等公司担任过各种职务。

     

    演讲议题:分析指标交付和机器学习功能可视化

     

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    郭炜:易观 CTO

     

    负责构建易观技术团队、完成易观大数据采集、平台、数据挖掘等技术架构与体系;从无到有完成易观混合云的搭建、以及易观 SDK 的升级,并发布易观秒算实时计算平台。目前易观大数据平台日处理数据量 30T,200 亿条,月活用户 3.58 亿。

     

    郭炜毕业于北京大学,加入易观之前,曾任联想研究院大数据总监,万达电商数据部总经理,并曾在中金、IBM、Teradata 公司担任大数据方向重要岗位,对大数据前沿领域研究,包括视频、智能 WIFI 等大数据软硬数据一体技术有独特的见解。

     

    演讲议题:流动数据水系铸造未来 AI 企业

     

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    吕彦龙:携程 AI 研发部平台核心架构组工程师

     

    曾任职 1 号店、天猫技术部开发工程师。于 2017 年 6 月加入携程,熟悉大数据,个性化体系架构。目前负责 AI 平台基础架构,通用化数据引擎。

     

    演讲议题:AI 自动化运营平台:如何持续提升大电商的产品力

     

    除了数据分析技术专题之外,我们还为大家准备了“计算机视觉”、“自然语言处理”、“机器学习工具”、“机器学习”、“知识图谱”、“语音识别”等技术专题,以及“智慧金融”、“智能驾驶”、“智慧医疗”等行业峰会。详情请查看:《只讲技术,拒绝空谈!2018 AI开发者大会精彩议程曝光

     

    【完】

    2018 AI开发者大会

    只讲技术,拒绝空谈

    2018 AI开发者大会是一场由中美人工智能技术高手联袂打造的AI技术与产业的年度盛会!是一场以技术落地为导向的干货会议!大会设置了10场技术专题论坛,力邀15+硅谷实力讲师团和80+AI领军企业技术核心人物,多位一线经验大咖带你将AI从云端落地。

     

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  • 数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质...

    数据分析>数据挖掘 and 人工智智能>机器学习>深度学习

    本文意在简单区分这几者的关系,然后简单阐述如何去学习这几个应用.


    数据分析

    引用自→维基百科|数据分析

    数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据

    数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功,很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据,来突出难以捕捉的关系;更重要的是,这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关,与经典统计方法正相反。

    数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物


    数据挖掘

    引用自→维基百科|数据挖掘

    数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程

    数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。除了原始分析步骤,它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑,以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”(KDD)的分析步骤,本质上属于机器学习的范畴。

    类似词语“数据捕捞”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样(可能)过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的假设来检验更大数据总体。


    人工智能

    引用自→维基百科|人工智能

    人工智能(英语:artificial intelligence,缩写为 AI)亦称机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。始后,人类的无数职业逐渐被其取代。

    一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。

    人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

    AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前强人工智能已经有初步成果,甚至在一些视频识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平,而且人工智能的通用性代表着,能解决上述的问题的是一样的AI程序,无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务,与人类的处理能力相同,但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑,而思维控制行为,行为需要意志去实现,而思维又是对所有数据采集的整理,相当于数据库,所以人工智能最后会演变为机器替换人类。

    人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总括来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

    关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、心灵(mind),包括无意识的精神(unconscious mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能必要元素的了解也很有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

    人工智能目前在计算器领域内,得到了愈加广泛的发挥。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。


    机器学习

    引用自→维基百科|机器学习

    机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

    机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。


    深度学习

    引用自→维基百科|深度学习

    深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。

    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

    表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表示方法来自神经科学,并松散地创建在类似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上,如神经编码,试图定义拉动神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。

    至今已有数种深度学习框架,如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

    另外,“深度学习”已成为类似术语,或者说是神经网络的品牌重塑。


    人工神经网络

    这里顺便提一下人工神经网络
    引用自→维基百科|人工神经网络

    人工神经网络(英语:Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN)或类神经网络,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,通俗的讲就是具备学习功能。[来源请求]现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。

    神经网络的构筑理念是受到生物(人或其他动物)神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(Learning Method)得以优化,所以也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间,另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法,人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力),这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。

    和其他机器学习方法一样,神经网络已经被用于解决各种各样的问题,例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。

    此外,深度学习经常使用人工神经网络算法.


    数据分析>数据挖掘 and 人工智智能>机器学习>深度学习→联系

    从上面的简介来看,大家应该是有所了解的了.

    数据分析与数据挖掘的关系

    数据分析是对数据表明关系的分析,或者说对数据价值的直接获取;数据挖掘是对数据内涵价值的获取. 也可以通俗的理解数据挖掘是数据分析的深化。

    数据分析人员需要理解业务的核心指标,通过数据分析工具(比如R/SAS/SQL,或者内部的数据平台)对业务数据进行建模和分析,为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以,数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据,试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析,最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以,数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。

    数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息,进行一些统计、可视化、文字结论等,最后可能生成一份研究报告性质的东西,以此来辅助决策。但很多情况下,这种分析往往不解渴。如果要分析这些已有信息背后隐藏的信息呢,而这些信息通过观察往往是看不到的,这时数据挖掘就冲在了数据分析的前面,作为分析之前要走的一个门槛。


    数据挖掘与机器学习的关系

    数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

    机器学习是数据挖掘的一种重要方法,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成。


    人工智能与机器学习、深度学习的关系

    严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。

    深度学习是机器学习比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。


    书籍推荐

    推荐几本相关的书籍吧.

    《Python数据分析实战》

    书籍简介:

    Python 简单易学,拥有丰富的库,并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能,以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析,主要内容包括:数据分析和Python 的基本介绍,NumPy 库,pandas 库,如何使用pandas 读写和提取数据,用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

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    《深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践》

    书籍简介:

    《深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用;第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法;在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用。

    《深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用,书中对模型的原理与难点进行了深入分析,在每一章的最后都提供了详细的参考文献,读者可以对相关的细节进行更深入的研究。最后,理论与实践相结合,《深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用,读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践》的代码(https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook)。

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    《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》

    书籍简介:

    数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。

    Python 是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。

    《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。

    《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》从内容上分为13 章分4 篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k 近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10 章),讲述经典而常用的高级机器学习算法,包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇(第11~12章),讲述机器学习工程中的实际技术,包括数据预处理,模型评估、选择与验证等;第四篇:Kaggle 实战篇(第13 章),讲述一个Kaggle 竞赛题目的实战。

    《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》内容丰富、深入浅出,算法与代码双管齐下,无论你是新手还是有经验的读者,都能快速学到你想要的知识。本书可供为高等院校计算机、金融、信息、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

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    《利用Python进行数据分析》

    书籍简介:

    还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。

    由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

    •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

    •学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识。

    •从pandas库的数据分析工具开始。

    •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

    •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

    •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

    •处理各种各样的时间序列数据。

    •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

    这本书的中文版第二版已经在2018.7出版了.

    《利用Python进行数据分析|原书第2版》

    更新:

    本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。

    第2版中的主要更新包括:

    • 所有的代码,包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)

    • 更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引

    • 更新pandas库到2017年的新版

    • 新增一章,关于更多高级pandas工具和一些使用提示

    • 新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍

    我这里没有找到中文第二版的PDF,不过也有大咖在简书上发布了自己的翻译版.

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    • 第二版中文版阅读地址:①简书翻译GitHub阅读

    终于可以更好的学Python和数据分析>数据挖掘 and 人工智智能>机器学习>深度学习了


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    目前涉猎的领域有
    『Python』『数据库』『C++』
    『数据分析』『网络爬虫』『GUI开发』
    我喜欢钻研,喜欢学习自己感兴趣的东西,在这里,我会坚持分享很多有用的学习心得和学习资源,你可以在这里找到你需要的一些学习经验和学习资源。


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多维数据分析方法有哪些