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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

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 7年前 905

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

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】 6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 7年前 1090

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】 7年前 11954

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 7年前 2463

数据挖掘与统计分析的区别

多元统计老师说：“数据挖掘是以统计分析为基础的，多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点，就写点东西出来，大家可以自己评述。 我们过去曾给予数据挖掘方法智能的生命力，把它看作商务智能重要的发展方向。但统计学作为一个学科是否应该关心它的发展。我们是否应该将它
小旋风柴进 7年前 1561

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