師（入門） DC學院回歸和分類的區別分類：對離散型變量進行預測（二分類、多分類）回歸：對數值型變量進行預測區別：回歸的y為數值連續型變量；分類的y是類別離散型變量分類問題1. 分類問題示例：信用卡從x1:職業，x2：收入等等信用卡申請人不同的信息維度，來判斷y：是否發放信用卡，發放哪一類信用卡2. 分類經典方法：logistic回歸（二分類）雖然名字里有回歸二字，但logist...

　　本節課程的內容是聚類算法，主要介紹的是k均值和DBSCAN兩個聚類算法，在了解過其基本的原理之后，就可以開始相應的實踐操作聚類：在樣本中尋找自然集群，事先是不知道存在哪些集群的。聚類是無監督學習，本質是探索數據的結構關系，常用于對客戶細分，對文章聚類等分類：對已經有標簽的樣本進行分類，已知存在有哪些類別K

　　【數據猿導讀】企業的成功與獲取客戶、培育客戶、讓客戶滿意、解決客戶的問題、進而從客戶那里獲取更多收入的能力直接相關。但是企業想要做到這一點，需要能夠識別他們的潛在客戶作者 TalikingData官網 微信公眾號ID datayuancn業務是圍繞著客戶進行構建的，每個企業都需要客戶才能生存，客戶是企業的收入的來源。勿容置疑，企業的成功與獲取客戶、培育客戶

　　師的看家本領。 預測包括現象的預測和規律的預測。自然科學的本質上也是對事物的屬性、本質和規律的預測。有了對事物的認知和對規律的掌握，我們就能夠創造出更多的東西。商業也是如此，我們能夠知道影響銷售的因素，并能夠掌握這些因素的數據，就能夠對市場

　　這篇文章是從人大經濟論壇轉載過來的，留下來以做備用，在此謝謝作者的辛苦整理 一、描述統計 描述性統計是指運用制表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率\回歸法、決策樹法。 2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以之前需要進行正態性檢驗。常用方

　　師（入門） DC學院本節視頻主要內容是三個算法：kNN、DecisionTree、RandomForest，以及集成學習的思想k近鄰（kNN）原理：看新樣本和訓練集中的樣本最接近的是哪一類，往往需要引入距離的計算距離：根據特征向量X計算不同樣本之間的距離，d(X,X”)，最常用的是歐式距離k近鄰回歸 :找到距離最近的K個樣本，計算平均值k近鄰分類 :找到距離最近的K個樣本，少數...

　　師（入門） DC學院本節課程的內容是特征選擇，主要介紹的是如何從訓練集合中挑選最合適的子集作為訓練模型時所用的特征，使最終學習得到的模型的預測準確率最高，在了解過其基本的原理之后，就可以開始相應的實踐操作特征選擇的定義：特征選擇( Feature Selection )也稱特征子集選擇( Feature Subset Selection , FSS )，或屬性選擇( Attribu...

　　Encoder技術去除傳感器噪聲了解如何訓練機器學習模型，并在WSO2復雜事件處理器產品中運行模型應用例子，在NASA引擎故障數據集上用回歸模型來預測剩余使用壽命（RUL）在日常生活中，我們依賴于很多系統和機器。

　　【數據猿導讀】本篇將會介紹如何用線性回歸模型，基于老客戶歷史數據與客戶生命周期的關聯關系，建立線性回歸模型，從而預測新客戶的終生價值，進而開展針對性的活動作者 TalkingData官網 微信公眾號ID datayuancn在第二部分，文章介紹了如何用預測

　　本書涉及的機器學習問題通常是指“函數逼近”問題。是有監督學習問題的一個子集。線性回歸和邏輯回歸是解決此類函數逼近問題最常見的算法。函數逼近問題包含了各種領域中的分類問題和回歸問題，如文本分類、搜索響應、廣告放置、垃圾郵件過濾、用戶行為預測、診斷等。從廣義上說，本書涵蓋了解決函數逼近問題的兩類算法：懲罰線性回歸和集成方法。 為什么這兩類算法如此有用？ 1.“An Empirica...