数据分析入门系列教程-EM原理
EM 算法又叫做最大期望算法，英文名称为 Expectation Maximization，也是一种聚类算法。是一种迭代算法，通过寻找最大似然估计值，来确定聚类。什么是最大似然呢，假设我们有 A 和 B 两个参数，虽然我们不知道他们的具体值，但是如果给定了 A，就可以得出 B，反之亦然。那么我们就可...
数据分析入门系列教程-K-Means原理
今天我们来学习 K-Means 算法，这是一种非监督学习。所谓的监督学习和非监督学习的区别就是样本中是否存在标签，对于有标签的样本做分析就是监督学习，而对没有标签的样本做分析就属于非监督学习。K-Means 解决的是聚类的问题，就是把样本根据某些特征，按照某些中心点，聚类在一起，从而达到分类的效果。...
数据分析入门系列教程-SVM原理
SVM 的英文全称是 Support Vector Machines，我们叫它支持向量机，支持向量机是用于分类的一种算法，当然也有人用它来做回归。SVM 原理我们先通过一个分类的例子来看一下 SVM 的定义在一个二维平面上，有实心和空心两组圆点，如果我们想用一条线分开它们，那么其实可以画出无数条这种...
数据分析入门系列教程-贝叶斯原理
如果你对当年学习的概率统计还有些印象的话，就一定会记得有个贝叶斯原理的东西，它是由英国数学家贝叶斯提出的。贝叶斯原理和我们的生活是紧密相关的，比如说你身边的一个人经常去夜店，那么你会推测这个人多半是个浪子。虽然这不是绝对的，但是你依然可以根据和事物相关的一些事件来做出判断，如果事件发生的频次比较多，...
数据分析入门系列教程-决策树原理
今天我们一起来学习决策树，那么什么是决策树呢，其实在生活中，我们无时无刻不在使用它。比如现在有朋友给海伦介绍约会对象，她会做如下的判断：海伦：小伙儿帅嘛？朋友：很帅海伦：身高多少？朋友：170+海伦：有房子嘛？朋友：刚买的3环海伦：收入高不高朋友：还不错，年薪50W海伦：什么工作朋友：AI 数据分析...
数据分析入门系列教程-KNN原理
从今天开始，我们就进入正式的算法相关的学习了。在学习算法部分时，我希望你已经完全消化了前面所学习的内容，并能够熟练的掌握相关的知识了。今天，我们来学习 KNN 算法。为什么要从 KNN 算法开始学习呢，因为这个算法是所有机器学习领域的算法中，是最简单，最易理解，最易实现的算法。我们从最简单的开始学习...
77 网站点击流数据分析案例（原理及意义）
什么是点击流数据1. WEB访问日志即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。日志的...
白话Elasticsearch51-深入聚合数据分析之text field聚合以及fielddata原理
概述继续跟中华石杉老师学习ES，第51篇课程地址： https://www.roncoo.com/view/55官网fielddata： 戳这里示例对于分词的field执行aggregation，报错先构造下模拟索引及数据PUT /artisan_index { "mappings": { "art...
白话Elasticsearch50-深入聚合数据分析之基于doc values正排索引的聚合内部原理
概述继续跟中华石杉老师学习ES，第50篇课程地址： https://www.roncoo.com/view/55思考聚合分析的内部原理是什么？当我们使用比如aggs，term，avg 、max等执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索...
数据分析必学技能：混淆矩阵原理详解，Python调用实战
前言混淆矩阵用来评估分类的准确性。0、混淆矩阵的定义混淆矩阵（Confusion Matrix）是在机器学习中，用于对分类模型的性能进行评估的一种方法。混淆矩阵展示了模型在分类任务中的预测结果与实际标签之间的对应关系。混淆矩阵通常是一个二维矩阵，其中每一行代表着实际标签的类别，每一列代表着预测结果的...
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