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小白学SQL基础教程04:SQLSELECTDISTINCT语句
小白学SQl基础教程04:SQL SELECT DISTINCT 语句。
star2017
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1年前
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数据可视化常用的五种方式
因为接下来要做卖家后台数据纵横的改版,对数据可视化这块儿又进行了研究和心得的整理,跟大家分享下数据可视化常用的五种方式,希望能给大家带来思路的拓展。 概念 借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性 和 简…
star2017
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1年前
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五级数据挖掘工程师,你处在哪一级?
数据挖掘很大工作不就是调参吗?为什么他提到的这些“厉害”的人物不会做事?
star2017
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1年前
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卷积神经网络感受野计算指南
感受野可能是卷积神经网络(CNNs)中最重要的概念之一,值得更多的关注。
star2017
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1年前
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使用Tensorflow训练线性回归模型并进行预测
Tensorflow是Google开发的开源机器学习库。本篇文章我们将使用Tensorflow对线性回归模型进行训练,并使用模型对数据进行预测。
star2017
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1年前
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小白学SQL基础教程05:SQLWHERE子句
小白学SQl基础教程05:SQL WHERE 子句。
star2017
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1年前
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用Python进行数据可视化的10种方法
引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知…
star2017
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1年前
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我理解的朴素贝叶斯模型
条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。
star2017
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1年前
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你训练的神经网络不对头的37个原因
大家都遇到过这种情况,训练的时候没什么问题,测试的时候就不对劲了,想找问题,感觉无处入手,那么今天,给你37个建议,看看再说吧。
star2017
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1年前
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细思极恐!大数据和机器学习揭示十二星座的真实面目
聚天下之天才而观察之。把各行各业中的天才们收集起来,看看他们哪个星座人数多,哪个星座人数少。
star2017
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1年前
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实现数据可视化的几个工具选择
不用太紧张。掌握一点点编程技巧,你就能利用数据做更多的事情,远远超过那些开箱即用的软件。编程技巧能赋予你更加灵活的能力,而且各种类型的数据都能适应。 大多数设计新颖、令人惊艳的数据图都是通过代码或绘图软件实现的,很有可能两者兼有。有关绘图软件我们稍后也会谈到。 对于新手来说代码可能颇为神秘——我也是这样过来的。但我们可以把它当做一门新语言来看待,因为它确实如…
star2017
博客
1年前
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小白学SQL基础教程06:SQLAND&OR运算符
小白学SQl基础教程06:SQL AND & OR 运算符。
star2017
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1年前
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分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目
本次数据挖掘 主要目的是理清楚数据挖掘的一般过程与基本方法,并没有进行太过复杂的挖掘分析,或许会存在很多分析不够深入的情况,欢迎各位大佬交流讨论。
star2017
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1年前
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小白学SQL基础教程07:SQLORDERBY子句
小白学SQl基础教程07:SQL ORDER BY 子句。
star2017
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1年前
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50个数据可视化工具盘点
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面:亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……当下,很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据,同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中,数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落,毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采…
star2017
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1年前
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一个资深数据人对数据挖掘解读
在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。 一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金…
star2017
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1年前
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支付风控模型分析
本文重在介绍建立风控模型的方法,每个公司应该根据自己的实际业务情况和开发能力来选择合适的模型。这里列出来的模型仅为了说明问题,提供参考。
star2017
博客
1年前
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趣味数据挖掘系列1:被打”和“北大”的关联
本文借此例来说明数据挖掘中关联规则中支持度、置信度和兴趣度概念,顺便对此事做个定量分析, 同时也作为趣味数据挖掘系列博文的开篇。
star2017
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1年前
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移动互联网:我们为什么要看留存率?
对于一款移动应用APP来说,每天你的用户是有进有出,有每天不断增加进来的新用户,也有不断流出的新用户、老用户、甚至是高价值用户,仅仅关注每天的活跃用户数,日环比、周环比的增量、增幅是远远不够的,也很难发现问题。 等有一天,活跃用户数增长幅度趋缓、滞涨甚至负增长,才能关注这个问题,恐怕通过各种花钱投放拉进来的用户,所谓的累计激活用户、注册用户数,早就跑掉一大半…
star2017
博客
1年前
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趣味数据挖掘系列2:烤鸭、面饼和甜面酱之朴素关联
此文从原讲课PPT中,取一些素材,来解释关联规则的挖掘思路和应用方法。
star2017
博客
1年前
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