相对于复杂度分析，还有一个对立的分析方法，叫做事后统计法，但它有两个缺点：测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法，我们可以把它总结成一个公式：其中，T(n) 表示代码执行的时间，即我们平时所说的时间复杂度；n 表示数据规
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2024-01-16 04:26:01
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目录 数据分析常用算法SVM、LR、决策树的对比？（经常问）决策树逻辑斯蒂回归逻辑回归和线性回归的区别逻辑斯蒂回归与SVM比较决策树的减枝K-近邻（KNN）支持向量机SVM贝叶斯优缺点为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差？随机森林如何评估特征重要性（重要）傅里叶（理解）交叉验证集成学习交叉验证与网格搜索标准化与归一化的区别 数据分析常用算法SVM、LR、决策树的对比？（经常问）模型复杂度：SVM
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2023-12-06 23:57:23
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大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师。自从上次学妹深夜给我发微信，询问数据分析师招聘要求和需要掌握的技能，已经过去2个月了。直到昨天，我再次收到了学妹的召唤： 当天深夜 学妹深夜求助，定是大事。我马上问她具体情况。学妹说：鹏哥，经你上次教导，进步神速！目前已经找到一家互联网公司的数据分析师职位了！我：这是好事呀，恭喜学妹！ 学妹摇摇头，说道：不过我最近又遇到了新问题
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2024-10-08 16:30:43
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数据分析常用三种方法：趋势分析、对比分析、细分分析1. 趋势分析趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比：是本期统计数据与上期比较，例如2月份与1月份相比较；环比可以知道较
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2023-08-27 15:36:51
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最近也快到年底了，老李就整理了15种常用/常见的数据分析方法和模型，并将其分为两大类，方便大家理解记忆，话不多话，直接开盘！对外部用户分析模型 1、RFM分析 以往文章：数据分析初学者必备！10分钟搭建RFM客户价值模型，一学就会RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。2、帕累托/AB
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2023-12-29 23:41:07
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不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。一、一行代码定义List定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题：下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比：x = [1,2,3,4]
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2023-09-14 16:39:44
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大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等。分类是最常见的机器学习应用问题，比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等，本质上都是分类问题。分类学习也是机器学习领域，研究最彻底、使用最广泛的一个分支。数据分析18大算法实现https://github.com/linyiqun/D
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2024-05-12 19:43:02
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1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的
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2023-09-05 20:51:56
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Part1描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
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2023-09-22 15:53:40
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种
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2024-01-15 11:50:57
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Python数据结构（七）排序算法 上上回： 本文的重点不是代码，而是带着大家分析每一个排序算法背后的思想以及使用到的数据结构。很多时候不是我们想不出算法该如何去写，而是题目并没有指定特定的数据结构，比如说同样一个一维数组排序问题，让我选择用Binary Sort Tree和用Heap，我肯定选择前者，因为它名字长（别打我！）。一、冒泡排序 入门必备的排序算法，非常的古老
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2024-06-24 22:25:52
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分析分类数据一.列举变量的三种方法：1.直接罗列变量 2.variable_name_1 -- variable_name_2表示包含了数据集从variable_name_1到variable_name_2之间依次排序的所有变量。 3.有相同字根的变量可以使用ROOTn-ROOTm，如果我们记录了50个选择题，则可以命名为QUES1、……、QUES50二.添加标签1.为变量添加
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2023-12-02 23:35:27
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模型Xgboost import xgboost as xgb
def xgb_model(X_t, X_v, y_t, y_v, test):
print("XGB model start")
xgb_val = xgb.DMatrix(X_v, label=y_v)
xgb_train = xgb.DMatrix(X_t, label=y_t)
xgb
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2023-07-23 20:51:39
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数据分析的8种方法详解 对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。 1 数字和趋势 看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。 在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，
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2023-09-14 16:44:46
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1、问题、问题实例、算法的概念区分。一个例子说明一下：问题：判断一个正整数N是否为素数 #问题是需要解决的一个需求问题实例：判断1314是否为素数？ #问题实例是该问题的一个具体例子算法：解决这个问题的一个计算过程描述。 #算法是对计算过程的严格描述2、算法的性质。有穷性、能行性、确定性、终止性、输入/输出。3、算法的描述自然语言(容易歧义)自然语言
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2024-08-11 15:38:17
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数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。1、阅读数据集阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不同的文件格式读取数据是数据分析师的第一步。下面是如何使用 pandas 读取包含 Covid-19 数据的 csv 文件的示例。import pandas as pd # rea
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2023-08-11 10:29:28
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Excel中的函数引用一些预定义的公式，可以通过输入参数值来计算函数的对应函数，并且函数名称基本上与函数相对应，这很容易记住。在日常工作中，功能可用于数据统计、计算、处理和分析。本文主要介绍EXCEL中一些常用公式，excel函数公式大全看这里，供大家参考。操作环境：
演示机型：Dell optiplex 7050
系统版本：Windows 10
一、SUM函数SUM函数是用来求和的：
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2023-09-05 22:32:54
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科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法？今天小编就为大家整理一下：1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为
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2023-05-19 22:26:51
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一、学习路线二、算法C4.5 决策树算法，在创建的过程中进行剪枝，并且可以处理连续的属性，也可以对不完整的数据进行处理。他是决策树算法中具有里程碑式的算法。朴素贝叶斯（Naive Bayes) 基于概率论的原理。基本思想：对于给出的具体物体想进行分类就要 算出这个物体出现条件下各个类别出现的概率，那个概率最大，该物体就属于哪一类。SVM 支持向量机算法。SVM在训练过程中建立了超平面的分类模型，将
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2024-01-13 20:43:35
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概述本文讲述数据结构中最常用到的三大算法：分治法、动态规划法和贪心算法，主要从这些算法的经典案例入手来对算法进行分析和理解。分治法分治法可以通俗的理解为将一条大鱼分成好几块，分别料理每一块鱼肉，然后再组成一道菜。也就是说分治法是将一个大的问题分成好多个小的问题，这些小问题解决后从而解决整个大问题，在处理过程中这些小问题的处理方法可以不尽相同。我们从下面这个案例来进行进一步的分析和理解。问题描述设a
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2024-02-29 09:30:54
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