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比PCA降维更高级——(R/Python)t-SNE聚类算法实践指南
本文介绍t-SNE聚类算法,分析其基本原理。并从精度上与PCA等其它降维算法进行比较分析,结果表明t-SNE算法更优越,本文最后给出了R、Python实现的示例以及常见问题。t-SNE算法用于自然语音处理、图像处理等领域很有研究前景。
Python股市数据分析教程——学会它,或可以实现半“智能”炒股 (Part 1)
本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。
6款实用开源报表工具
大数据时代,从海量数据中挖掘出有用的数据,并以较人性化、直观的方式展示这些数据,变得尤为重要。今天小编为大家介绍6款实用的开源报表工具,你可以使用这些工具做出高效,且符合企业需求的报表。
XGBOOST原理解析
1.引言最近,因为一些原因,自己需要做一个小范围的XGBoost的实现层面的分享,于是干脆就整理了一下相关的资料,串接出了这份report,也算跟这里的问题相关,算是从一个更偏算法实现的角度,提供一份参考资料吧。
Kibana:数据分析的可视化利器
阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana,用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外,还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。
Python股市数据分析教程——学会它,或可以实现半“智能”炒股 (Part 2)
本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第二部分。在本篇文章中,我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题,并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。
详解阿里云数据中台,一篇文章全面了解大数据“网红”
一直想写一篇关于数据中台正面文章,现在有闲时做些总结,想充分诠释一下DT内部人如何看待数据中台。 数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出,是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的,它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求,又要满足像双十一,六一八这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂活动场景业务系统的解耦问题,而在技术、组织架构等方面采取的一些变革。
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现。
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