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分類算法 - adaboost一、定義 Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強的最...
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回歸算法 - 邏輯回歸一、定義 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用于解決二分類（0 or 1）問題的機器學習方法，用于估計某種事物的可能性。比...
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回歸算法 - 線性回歸一、定義 1、一元線性回歸 線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。其表...
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EXCEL小技巧（6） -- 迷你圖當想要在數(shù)據(jù)表里面直接展示出數(shù)據(jù)的趨勢或者漲跌，但是又不需要很大很清晰的圖，就可以采用迷你圖，并且迷你圖是可以根據(jù)數(shù)據(jù)的變動實時變動的，因此也不...
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聚類算法 - EM一、算法簡介 EM（Expectation-Maximum）算法也稱期望最大化算法。EM算法是最常見的隱變量估計方法，在機器學習中有極為廣泛的用...
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聚類算法 - 凝聚層次聚類一、定義 層次聚類就是通過對數(shù)據(jù)集按照某種方法進行層次分解，直到滿足某種條件為止。按照分類原理的不同，可以分為凝聚和分裂兩種方法。 層次聚類方法...
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聚類算法 - DBSCAN
一、定義 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)...
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聚類算法 - kmeans一、定義 kmeans即k均值算法。k均值聚類是最著名的劃分聚類算法，由于簡潔和效率使得他成為所有聚類算法中最廣泛使用的。給定一個數(shù)據(jù)點集合和需...
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分析方法 - RFM一、簡介 RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該機械模...