机器学习与分析

机器学习任务与相关数据的分析

机器学习的任务和数据分析是该领域的关键部分。

数据挖掘 2 2024-07-16

Python 数据分析与机器学习指南

CSDN 是业界领先的中文 IT 交流平台，涵盖技术博客、问题解答、培训课程、论坛讨论和资源下载。在这里，您能找到专业且优质的 IT 技术资源。

Hadoop 3 2024-05-20

贷款数据分析与机器学习项目

本项目分析商业贷款组合中的风险和损失债务，通过人口统计、业务和部门特征进行详细统计分析。使用机器学习模型预测贷款还款前景，提高贷款管理效率。

统计分析 3 2024-07-15

数据分析与机器学习应用实例集锦

bigdata_analyse该repo包含多个实践项目，每个项目附有详尽说明文档，展示完整开发过程并提供数据集下载。 ## wish通过多种技术栈分析不同行业数据集，达成以下目标： -掌握各领域业务分析指标-进一步提升数据处理、分析和可视化能力-积累大数据批处理和流处理实践经验-深入数据挖掘实践## tip -项目主要使用python、sql和hql编程语言 - .ipynb文件适用jupyter notebook打开，支持markdown，非常适合数据分析和示例代码编写。

统计分析 0 2024-08-13

矩阵学习与机器学习衔接

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

算法与数据结构 3 2024-05-01

TalkingData大数据分析与机器学习的应用

摘要：TalkingData目前专注于应用统计分析、游戏运营分析、移动广告监测、移动数据DMP平台及行业数据分析等领域。随着业务的快速扩展，数据规模不断增长，带来了挑战。将简要介绍我们在应对这些挑战过程中的经验。成立于2011年的TalkingData，提供企业级移动数据分析和挖掘解决方案，逐步增强机器学习的应用能力。作为新兴企业，尽管资源有限，我们通过创新应对大数据和计算能力的需求。

统计分析 2 2024-07-17

机器学习与Spark指南

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

spark 3 2024-05-15

Python机器学习：主成分分析

《Python机器学习》中第五章深入探讨了主成分分析 (PCA) 的概念和应用。PCA是一种用于提取主要特性的降维技术，在机器学习中广泛应用于数据可视化、特征选择和降噪等任务。

算法与数据结构 4 2024-05-13

机器学习赋能数据分析

机器学习赋能数据分析 本篇内容聚焦于当前主流数据分析方法与机器学习算法原理，并探讨其在各个领域的实际应用。 我们将深入探讨各种机器学习算法，包括： 监督学习：例如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用于预测和分类任务。 无监督学习：例如聚类算法、降维算法等，用于发现数据中的隐藏模式和结构。 强化学习：探索智能体如何在与环境的交互中学习最佳策略，以实现目标最大化。 通过对这些算法原理的阐述，我们将展示机器学习如何帮助我们从数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策。

算法与数据结构 3 2024-05-19

机器学习算法SVM的优劣分析

支持向量机（SVM）是一种在机器学习中广泛应用的算法。它在解决小样本情况下的学习问题上表现出色，同时能有效提升泛化能力，处理高维和非线性数据效果显著。然而，SVM对于缺失数据较为敏感，且在处理非线性问题时需要精心选择合适的核函数。

算法与数据结构 3 2024-07-17