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 分类:数据挖掘

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机器学习数据挖掘自主学习心得5——决策树和回归树

机器学习数据挖掘自主学习心得5——决策树和回归树
机器学习数据挖掘自主学习心得5——决策树和回归树 关键词:决策树和回归树、机器学习、数据挖掘、数据分析师 讲了一上午,中间只休息了一次,也只是简单介绍完了lasso,nn-garrotte还有LARS算法,以及在group variable上的推广。后面的联系,还有Cp准则都还没...

cdadata 2个月前 (06-14) 125℃ 0评论 1喜欢

数据挖掘与分析心得体会_数据挖掘学习心得

数据挖掘与分析心得体会_数据挖掘学习心得
数据挖掘与分析心得体会 关键词:数据挖掘技术、数据分析、数据分析师 正如柏拉图所说:需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进,大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求!而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说:数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入...

cdadata 2个月前 (06-13) 165℃ 0评论 2喜欢

大数据环境下如何进行数据挖掘_大数据环境数据挖掘

大数据环境下如何进行数据挖掘_大数据环境数据挖掘
大数据环境下如何进行数据挖掘 关键词:大数据环境数据挖掘、如何进行数据挖掘、数据分析师、数据挖掘 大数据环境下如何进行数据挖掘? 大数据的核心:数据挖掘。那么大数据环境下如何进行数据挖掘? 工具/原料 互联网 方法/步骤  什么是数据挖掘? 是知识发...

cdadata 2个月前 (06-13) 121℃ 0评论 2喜欢

主成分分析和因子分析十大不同点_主成分分析 因子分析

主成分分析和因子分析十大不同点_主成分分析 因子分析
主成分分析和因子分析十大不同点 关键词:主成分分析 因子分析、主成分分析和因子分析、主成分分析与因子分析、主成分与因子分析异同 主成分分析和因子分析无论从算法上还是应用上都有着比较相似之处,本文结合以往资料以及自己的理解总结了以下十大不同之处,适合初学者学习之用。 1.原理不同 ...

cdadata 5个月前 (04-01) 236℃ 0评论 3喜欢

数据挖掘在金融行业十大应用_金融行业数据挖掘

数据挖掘在金融行业十大应用_金融行业数据挖掘
数据挖掘在金融行业十大应用 关键词:金融行业数据挖掘、金融行业 十大案件、金融行业大数据应用 目前数据挖掘在各行各业应用广泛,尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果,本文对金融行业数据挖掘应用做了一个简单的总结,目的是想起到抛砖引玉的作用,欢迎各位大牛拍砖。 一:风...

cdadata 5个月前 (03-25) 445℃ 2评论 2喜欢

评分卡模型剖析之一(woe、IV、ROC、信息熵)

评分卡模型剖析之一(woe、IV、ROC、信息熵)
评分卡模型剖析之一(woe、IV、ROC、信息熵) 关键词: woe roc、woe iv、woe和iv、信息熵、信息熵计算公式 信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运...

cdadata 5个月前 (03-22) 903℃ 0评论 1喜欢

数据挖掘算法之决策树算法总结_数据挖掘决策树算法

数据挖掘算法之决策树算法总结_数据挖掘决策树算法
数据挖掘算法之决策树算法总结 关键词:数据挖掘决策树算法、数据挖掘算法总结、数据挖掘 决策树 机器学习中,决策树是一个预测模型;它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象...

cdadata 5个月前 (03-22) 230℃ 0评论 3喜欢

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用及实例分析

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用及实例分析
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用及实例分析 关键词:数据挖掘技术应用实例、数据挖掘应用实例、数据挖掘的应用实例 信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点,这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展,实现全面的...

cdadata 5个月前 (03-22) 221℃ 0评论 0喜欢

机器学习实战之朴素贝叶斯_机器学习实战

机器学习实战之朴素贝叶斯_机器学习实战
机器学习实战之朴素贝叶斯 这是《机器学习实战》系列博文的第二篇,这里要介绍的是朴素贝叶斯分类。 一、概述 朴素贝叶斯分类算法是基于概率论中的贝叶斯公式得到的,也是比较常用的一种算法,而朴素代表的是属性之间的独立性,这样联合概率可以转换成各概率分量的乘积。   二、算法思想 其实这...

cdadata 8个月前 (12-07) 232℃ 0评论 1喜欢