• 《大数据分析原理与实践》一一3.1 回归分析

    即yi=β0+β1xi1+β2xi2+…+βpxip+εi这样我们就可以用前面介绍的多元线性回归分析的方法来解决上述问题了。其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'...
    文章 2017-07-03 7015浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一 3.1 回归分析

    即yi=β0+β1xi1+β2xi2+…+βpxip+εi这样我们就可以用前面介绍的多元线性回归分析的方法来解决上述问题了。其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'...
    文章 2017-08-02 2075浏览量
  • 《数据挖掘:实用案例分析》——3.2 数据挖掘建模过程

    主成分分析(PCA)是指用几个较少的综合指标来代替原来较多的指标,而这些较少的综合指标既能尽可能多地反映原来较多指标的有用信息,且相互之间又是无关的。PCA运算就是一种确定一个坐标系统的直交变换,在这个新的...
    文章 2017-08-01 3934浏览量
  • 想去机器学习初创公司做数据科学家?...

    4.另外,我们还可以使用PCA(主成分分析),并挑选可以解释在数据集中有最大偏差的成分。5.利用在线学习算法,如VowpalWabbit(在Python中可用)是一个可能的选择。6.利用Stochastic GradientDescent(随机梯度下降...
    文章 2017-05-27 3234浏览量
  • 机器学习:入门方法与学习路径(附资料)

    矩阵乘法与分解在机器学习的主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)等部分呈现刷屏状地出现。3.1.3 概率与统计 从广义来说,机器学习在做的很多事情,和统计层面数据分析和发掘隐藏的模式,是非常类似的。极大似然...
    文章 2017-05-02 2991浏览量
  • 数据挖掘与数据化运营实战

    一个数据分析师,在面对海量数据时,偶尔把自己也当做对象去分析、思考、总结,才能成为一位有那么点儿味道的数据分析师,才能不断地审视、提升分析水平,才能在数据分析的道路上走得更远。本书就是作者卢辉对过去10...
    文章 2017-05-02 6887浏览量
  • 可用性测试的权衡之道

    如果存在着差别较大的亚群体,争取做到每个亚群组有5个左右的代表性的用户(当然,目标用户的特征及分类应该是在可用性测试之前的用户调研阶段就解决问题);一次测试最多不会超过12个用户。四、用户表现:行为VS...
    文章 2017-07-03 1050浏览量
  • 跟随弹幕停不下来?智慧文娱还有哪些新玩

    应用技术层主要包括是自然语言理解(NLU)和对话技术,其中 NLU 包括意图理解(Intent Understanding)技术和成分分析((Slot Filling)技术;对话技术包括对话管理(DM)以及对话生成(NLG)。核心技术层包括知识...
    文章 2020-04-23 1940浏览量
  • PCA、NMF、KNN在实战中的算法解析

    PCA(主成分分析—对高维数据降维)会解决这个问题。NMF(非负矩阵分析—对高维数据降维,并且对事物的局部特性有很好的解释)在分解图像时经常会发现有用的“部分”来表达整体,并且在MNIST数据集或人脸识别数据...
    文章 2017-12-18 3410浏览量
  • 《DBA修炼之道:数据库管理员的第一本书》——1.3节...

    如果数据库在凌晨2点出了问题,DBA也要从床上爬起来清醒一下就去解决问题,让应用程序重新跑起来。否则会导致数据库故障,有可能导致业务流程完全终止。DBA经常周末都坐在电脑前,在数据库使用低谷时段维护并重组...
    文章 2017-07-03 1383浏览量
  • 如何画好一张架构图?

    尝试梳理自己的逻辑主线,常规逻辑上讲都会划分为横纵,或者矩阵式的框架,当然这需要建立在前期的理解和分析上,这里常常隐含一个最最重要的假设:系统一定是给人用的,一定是解决客户问题的,否则毫无存在的意义。...
    文章 2020-06-15 2696浏览量
  • 分辨真假数据科学家的20个问题及回答

    什么是主成分分析(PCA)?阐述你会用PCA来解决何种问题,以及这种方法的局限性。假如你拥有一家客户呼叫服务中心的来电时长数据,你打算如何编码并分析这些数据?描述一个这些电话时长数据可能呈现的分布场景,你将...
    文章 2017-05-31 1646浏览量
  • 如何画好一张架构图?(内含知识图谱)

    尝试梳理自己的逻辑主线,常规逻辑上讲都会划分为横纵,或者矩阵式的框架,当然这需要建立在前期的理解和分析上,这里常常隐含一个最最重要的假设:系统一定是给人用的,一定是解决客户问题的,否则毫无存在的意义。...
    文章 2020-06-16 2786浏览量
  • 跟我一起数据挖掘(13)——矩阵分解

    主成分分析在上一节里面也讲了一些,这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题。PCA的问题其实是一个基的变换,使得变换后的数据有着最大的方差。方差 的大小描述的是一个变量的信息量,我们在讲一个东西的稳定性的时候,...
    文章 2016-05-05 3391浏览量
  • 《从问题到程序:用Python学编程和计算》——3.4 ...

    在科学与工程领域,解决复杂问题的基本方法就是将其分解为相对简单的子问题,分别处理,然后用子问题的解去构造整个问题的解。为了支持复杂计算过程的描述,程序语言需要提供分解手段。随着人们对程序设计实践的总结...
    文章 2017-05-02 1372浏览量
  • 信息系统项目管理01——信息化和信息系统

    它的任务是回答系统“怎么做”的问题,是根据系统说明书的功能要求设计新系统的物理模型,成果是系统设计说明书。(4)系统实施阶段系统实施阶段是将设计的系统付诸实施的阶段。这一阶段的任务包括计算机等设备的...
    文章 2020-12-11 117浏览量
  • 带你读《金牌电商客服实战》之一:金牌客服是如何炼成...

    最后,也是最重要的,就是沟通交流的技巧,由于线上交流的特殊性,线上客服要更加注意交流中顾客的表现,顾客在字里行间传达的信息,通过提问等方式探求顾客的需求,以更好地解决顾客问题,做到成功销售。...
    文章 2019-11-06 3807浏览量
  • 还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附...

    主成分分析(线性) t-SNE(非参数/非线性) 萨蒙映射(非线性) 等距映射(非线性) 局部线性嵌入(非线性) 规范相关分析(非线性) SNE(非线性) 最小方差无偏估计(非线性) 拉普拉斯特征图(非线性) 好消息是,你...
    文章 2018-01-22 5788浏览量
  • 救火必备!问题排查与系统优化手册

    解决问题 最后,问题根因已经找到,如何完美解决收尾?几个基本原则: 修复也是一种变更,需要经过完整的回归测试、灰度发布;切忌火急火燎上线了 bugfix,结果引发更多的 bugs to fix。修复发布后,一定要做线上...
    文章 2020-07-13 2118浏览量
  • 转载:从机器学习谈起

    但很遗憾,没有人会把如何等人这个问题作为知识传授,因此我不可能找到已有的知识能够解决这个问题。第二种方法是问他人:我去询问他人获得解决这个问题的能力。但是同样的,这个问题没有人能够解答,因为可能没人碰...
    文章 2017-07-07 3957浏览量
  • 中国兵棋工程总师胡晓峰少将演讲:指挥信息系统的智能...

    因为决策想法的输入是分析评估的前提,要想解决这个问题,智能化人机接口就比不可少。3作战计划的应变比较困难 这是一个最大的难题。因为作战行动及结果有不确定性,会导致行动偏离计划预想。西方军界有句名言,...
    文章 2017-08-02 2180浏览量
  • AI 大行其道,你准备好了吗?谨送给徘徊于转行 AI 的...

    矩阵乘法与分解在机器学习的主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)等部分呈现刷屏状地出现。奇异值分解过程示意图 在机器学习领域,有相当多的应用与奇异值分解都有非常紧密的联系,比如机器学习中常做 feature ...
    文章 2017-08-02 762浏览量
  • word2vec 入门基础(一)

    从英语中取出五个词 one,two,three,four,five,设其在 E 中对应的词向量分别为 v1,v2,v3,v4,v5,为方便作图,利用主成分分析(PCA)降维,得到相应的二维向量 u1,u2,u3,u4,u5,在二维平面上将这五个点描...
    文章 2017-01-19 2623浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    从英语中取出五个词 one,two,three,four,five,设其在 E 中对应的词向量分别为 v1,v2,v3,v4,v5,为方便作图,利用主成分分析(PCA)降维,得到相应的二维向量 u1,u2,u3,u4,u5,在二维平面上将这五个点描...
    文章 2020-07-01 291浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    从英语中取出五个词 one,two,three,four,five,设其在 E 中对应的词向量分别为 v1,v2,v3,v4,v5,为方便作图,利用主成分分析(PCA)降维,得到相应的二维向量 u1,u2,u3,u4,u5,在二维平面上将这五个点描...
    文章 2020-07-01 195浏览量
  • 看照片挑民宿:Airbnb如何重新训练ResNet50,实现房间...

    这意味着无需再进行任何训练,只需在图像嵌入向量的第一个主成分上设置一条切割线,就可以确定室内和室外场景。这一发现为无监督的迁移学习(嵌入)等有趣的领域开启了大门。室内和室外的照片被自动聚类为第一和第二...
    文章 2018-06-07 910浏览量
  • 身为码农,为 12306 说两句公道话

    根本原因还是铁路运力不能满足春运需求,淘宝也解决不了这个问题。12306这一年来进步非常大。从前段动画验证码、分时段抢票,到后端去小型机、虚拟化、内存数据库的运用。可以说,12306是中国政府机关做的 最强大的...
    文章 2017-06-02 2062浏览量
  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    由于SIFT对尺度、旋转以及一定视角和光照变化等图像变化都具有不变性,并且SIFT具有很强的可区分性,的确让很多问题解决变为可能。但它也不是万能的。然而,手工地选取特征是一件非常费力、启发式(需要专业知识)...
    文章 2017-08-01 1291浏览量
  • 面向机器学习的自然语言标注.

    技术专家、软件开发者、网站设计者和商业及创新专家都使用Safari图书在线作为他们研究、解决问题以及学习和职业资格培训的首要资源。Safari图书在线为各种组织、政府机构和个人提供丰富的产品和定价程序。订购者可在...
    文章 2017-05-02 11375浏览量
  • SQL注入天书

    and 1=2这就是经典的1=1、1=2测试了,怎么判断呢?看看上面三个网址返回的结果就知道了:可以注入的表现:① 正常显示(这是必然的,不然就是程序有错误了)② 正常显示,内容基本与①相同③ 提示BOF或EOF(程序没...
    文章 2017-11-16 1553浏览量
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