数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?

假设检验:包括t检验、卡方检验、ANOVA(方差分析)等,用于检验研究假设的有效性。置信区间:估计总体参数的可能范围。回归分析线性回归:分析一个或多个自变量与因变量之间的关系。多元回归:涉及多个自变量的回归分析。逻辑回归:用于因变量是分类变量的情况。方差分析(ANOVA)用于比较三个或更多组数据的均值差异。

K均值聚类算法

K均值聚类算法也叫K-means聚类算法,是一种无监督学习算法。二、基本原理假设有一个新开办的大学,即便还没有开设任何的社团,有不同兴趣爱好的同学们依然会不自觉的很快聚在一起,比如喜欢打篮球的、喜欢打乒乓球的、喜欢音乐的等等。这时候就可以顺势开设篮球社团、乒乓球社团、音乐社团,再有同学想加入社团的时...

你心目中TOP10的数模竞赛算法模型有哪些?

这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中。模拟退火法、神经网络、遗传算法这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

K均值(K-means)和C均值(C-means,也称为模糊C均值,FuzzyC-Means,FCM)是两种常见的聚类算法,以下简单介绍下这两种方法,已经熟知的小伙伴可略过。K-means算法是一种无监督学习方法,它的目标是将数据集划分为K个不重叠的子集(簇),使得每个数据点到其所属簇中心(质心)的平方距离之和最小。这个算法假设簇是...

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

算法简介:这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。应用举例:98年B题、00年B题、95年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性,这类问题算法很多,包括:Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford,最大流,二分匹配等问题。每一个算法都应该提前去模拟...

中科链源SAFEIS安士产品强化智能分析能力 全新AI算法模型赋能

智能分析模块中接入AI模型能力——图聚类模型应用SAFEIS安士区块链AI信息作战系统,是中科链源旗下专为执法机关精心研发的全球链上数智分析系统,聚合了“高效网状资金分析、业内独家时序图、首创同链多币种分析、AI算法模型智能化分析、独有调证回函智能解析、一站式多维度识别嫌疑人”六大行业独家功能优势,高效赋能...

R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

通过SBD找到时间序列聚类的质心向量。k-Shape的整个算法如下。k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配聚类簇。将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较,并将其分配给最近的质心向量的聚类更新群集质心向量重复上述步骤1和2,直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。

没有思考过embedding,不足以谈AI

编码值基于词义形成聚类第2条怎么理解?因为词是离散分布的,而计算模型的输出——除非只使用非常简单的运算并且约束参数的权重——很难恰好落在定义好的量化值中。对于神经网络模型,每一个节点、每一层都必须是连续的,否则便无法计算梯度从而无法应用反向传播算法。这两个事实放在一起可能会出现的情况是:词的量化...

适用于空间组学的细胞图像特征提取和形态聚类

RAPIDS中有很多聚类算法。在该notebook中,我们选择DBSCAN。在这里,需要将eps(两点之间的最大距离)设为0.003,并将允许构成一个聚类的最小样本数设为2。model=DBSCAN(eps=0.003,min_samples=2)labels=model.fit_predict(X)现在运行fit_predict会为图像中的每个细胞生成一个聚类标签。如果将标...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战在数据科学和机器学习领域,概率论和统计学扮演着至关重要的角色。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现这些概念。本文将通过20个Python实例,展示如何在实际应用中运用概率论和统计学知识。