神经网络模型 sas

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SAS数据挖掘浅谈

随着大数据的兴起，数据挖掘这一行也越来越火了。同时，各类大数据分析挖掘工具也越来越多，从最早的C、Java、excel、spss、SAS到现在Python、R、Hadoop，跨越了各行各业，从零售到互联网，从金融到医疗，都有了很大的发展。从我个人工作一年的经历
mingfeng07 8年前 3022

专注分析40年，SAS如何看待数据 | 直击SAS 2018全球论坛

“如果把神经网络的层数从10增加到50，输出结果可以更好一点吗？……再高一点呢？” 美国丹佛市当地时间4月8日晚，在SAS 2018全球论坛（SAS Global Forum 2018）的开幕演讲中，年近八旬的SAS创始人兼CEO Jim Goodnight，
技术小能手 6年前 1495

数学建模需掌握的知识总纲

数学建模需要掌握许多知识，这里我列出总纲： 学建模中的算法 穷举法 神经网络 模拟退火 遗传算法 图论算法 蒙特卡洛算法 所需基础知识 高等数学 线性代数（矩阵加减乘除） 概率论与数理统计（概率论，参数估计，假设检验，回归分析） 评价 AHP模型（层次分析）
技术小阿哥 6年前 905

200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】

本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表，而是经过精挑细选而成的，毕竟网上的东西并不全是好的。我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书，为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。 通过这些最佳教程的汇总，我可以
【方向】 5年前 6377

第四范式戴文渊：机器学习教科书的 7 大经典问题

如果希望了解机器学习，或者已经决定投身机器学习，你会第一时间找到各种教材进行充电，同时在心中默认：书里讲的是牛人大神的毕生智慧，是正确无误的行动指南，认真学习就能获得快速提升。但实际情况是，你很可能已经在走弯路。 科技发展很快，数据在指数级增长，环境也在指数级
云栖大讲堂 6年前 1090

数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现
玄学酱 6年前 2463

快速选择合适的机器学习算法

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师，他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。 一个初学者面临各种机器学习算法的典型问题是“我应该使用哪种算法？”问
【方向】 6年前 11954

大数据项目缘何失败？分析模型需要与业务相结合

【TechTarget中国原创】 目前主流的商务智能和分析应用主要关注的是如何从已有数据中提取业务价值，反映公司发展、客户行为和业务趋势。是面向过去的。而一些新兴的数据分析技术已经把目光投向了未来——预测分析。企业通过采用大数据分析技术预测未来可能发生的事情。
skyme 8年前 1535

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