pandaboy1123 - 博客园

【统计学】第五章

摘要： Evernote Export 思考题 1.频率与概率有什么关系？事件A的概率是描述事件A在试验中出现的可能性的大小的一种度量，记事件A出现的可能性大小的数值为P(A),P(A)称为事件A的概率。频率更接近实验值，概率更接近理论值。 2.独立性与互斥性有什么关系？独立性：两个事件不论哪一个事件阅读全文

posted @ 2019-04-02 09:24 pandaboy1123 阅读(8733) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【统计学】第四章

摘要： Evernote Export 一组数据的分布特征可以从那几个方面进行测度？数据的分布特征可以从三个方面进行测度和描述，一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。怎样理解平均数在统计学中的阅读全文

posted @ 2019-02-28 11:13 pandaboy1123 阅读(3528) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【统计学】第三章

摘要： Evernote Export 数据的预处理包括哪些内容？ 1.数据审核 2.数据筛选 3.数据排序 4.数据透视表分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？ 1.分类数据整理：对于定性数据，使用频数分布进行描述，还可以进行比例、百分比、比率等级统计量描述。分类数据的图示条形图帕累托图饼阅读全文

posted @ 2019-02-26 15:04 pandaboy1123 阅读(2833) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【统计学】第二章

摘要： Evernote Export 什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？数据的间接来源，即数据是由别人通过调查或实验的方式搜集的，使用者只是找到它们并加以利用。资料是谁搜集的？这主要是考察数据搜集者的实力和社会信誉度。为什么目的而搜集？为了某个集团的利益而搜集的数据是值得怀疑的。数据怎样阅读全文

posted @ 2019-02-21 09:42 pandaboy1123 阅读(3070) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【第四课】kaggle案例分析四

摘要： Evernote Export 比赛题目介绍 facebook想要准确的知道用户登录的地点，从而可以为用户提供更准确的服务为了比赛，facebook创建了一个虚拟世界地图，地图面积为100km2，其中包含了超过1000000个地点通过给定的坐标，以及坐标准确性，判断用户登录地点训练集和测试集是阅读全文

posted @ 2019-02-20 11:05 pandaboy1123 阅读(276) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【统计学】第一章

摘要： Evernote Export 思考题什么是统计学？统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学解释描述性统计和推断统计描述性统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法统计数据可分为哪几种类型？不阅读全文

posted @ 2019-02-19 09:18 pandaboy1123 阅读(1270) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【第三课】kaggle案例分析三

摘要： Evernote Export 比赛题目介绍 TalkingData是中国最大的第三方移动数据平台，移动设备用户日常的选择和行为用户画像。目前，TalkingData正在寻求每天在中国活跃的5亿移动设备70%以上的行为数据，帮助客户更好的了解与其用户互动。 TalkingData提供了大约20万用户阅读全文

posted @ 2019-02-18 11:24 pandaboy1123 阅读(1656) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【第二课】kaggle案例分析二

摘要： Evernote Export 推荐系统比赛(常见比赛) 推荐系统分类最能变现的机器学习应用基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐等 **基于设计思想：**基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐基于使用何种数据：基于用户行为数据的推荐，基阅读全文

posted @ 2019-02-14 17:19 pandaboy1123 阅读(277) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【第一课】kaggle初识

摘要： Evernote Export Crowdflower搜索结果相关性文件和数据描述 train.csv训练数据集包括： id：产品ID查询：使用的搜索词 product_description：完整的产品说明以及HTML格式标记 median_relevance：3个评分者的中位数相关性得分。该值阅读全文

posted @ 2019-02-12 15:04 pandaboy1123 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑

主成分分析

摘要： Evernote Export 主成分分析(PCA) 非监督学习的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维，可以发现更便于人类理解的特征其他应用：可视化；去噪主成分分析概念对于二维数据，只选取其中一个特征，就达到降维的目的第一步：dmean，所有的样本归零 Var(x)=m1i=1∑m 阅读全文

posted @ 2019-01-31 19:48 pandaboy1123 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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