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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...

  • 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。在眾多的客戶關系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。該機械模...

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