数据处理和数据管理是数据录入后紧接着需要做的事情。尤其是当面对大量数据时,数据处理可以帮助我们从大量数据中抽取出有价值的信息,达到提高处理效率及精度的目的。为配合进行更好的分析,可能涉及到以下数据处理工作:定义变量名;制定数据标签;数据编码;计算变量;无效样本处理;特殊值处理等。定义变量定义变量,就是给每个指标起名字。每个变量都需要有对应的变量名,以便得到更规范的表格呈现和操作体验,spssau
一、常见统计分析软件简介 市场上常见的统计分析软件有几十种之多。下面简要地介绍几种国内常用的统计分析软件:SPSS SAS、R和其他统计分析软件。 二、spss统计分析软件的历史 分布于通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业 三、spss版本和授权 spss软件基本是每年发行一个新版本 四、spss统
 下面我们举一个简单的线性回归的例子来说明实际的反向传播和梯度下降的过程。完全看懂此文后,会对理解后续的文章有很大的帮助。简单回忆一下什么是线性回归:回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值。假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式y(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值y(x)就是要预测的目标值。这个计算公式称为回归方程,得到这个方程的过程就称为回归。
项目运行环境配置:Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上
笔者于2021年暑假在家准备数学建模竞赛,准备过程中由于缺少数据处理工具,且以往的项目与统计类论文中同样急需数据处理的知识与工具,笔者于这个暑假在家浅浅学习了数据分析的相关知识,熟悉了SPSS与SPSSAU,与大家分享。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。软件安装需要配置JAVA环
作者:阿平一、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
我的词库文本分析时,可能涉及到一些新词,比如‘内卷’,这个词很可能在词典中并未出现过,词库也不认识它。但研究者自己认识它,此时可将该词纳入到新词词库中,让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词,比如‘好了’,这个词没有实际的意义没有统计词频等必要,此时可对该词设置为停用词。除此之外,还可设置情感词,比如:‘元宇宙’可能是个正向词(也可能是负向情感,由研究者决定),那么可自主设置其
最近在研究机器学习,随手将学习的过程记录下来,方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么? 机器学习(Machine Learning,ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术,应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科,针对分析目标建立有针对性的数据模型
转载 2023-07-27 19:15:47
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机器学习是多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论,凸分析,算法复杂度理论等多门学科,用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示,而可以自己通过数据来学习,建模,并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
转载 2019-08-03 11:39:41
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简单的一句话:让机器从数据中学习,进
原创 2022-07-15 15:20:01
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一、何为机器学习(Mechine Learning)?答:利用已有数据(经验),来训练某种模型,利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如:你和狗蛋儿7点在老槐树下集合,如何一块约去开黑,前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断,下次你会不会出发时晚10分钟,从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器
转载 2023-09-26 19:32:08
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘:英文为data mining,也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习:因为是machine learning,是计算机科学和统计学的交叉学科,基本目标是学习一个X到Y的函数,来做分类或者回归的工作。联系: 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么,机器学习是怎么做。数据挖掘是目标,
机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学;一个计算机程序在完成任务T之后,获取经验值(结果)E,
转载 2023-09-27 20:25:45
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文章目录一:机器学习基本概念(1)机器学习定义(2)损失函数二:机器学习范围三:深度学习和人工智能(1)深度学习(2)人工智能四:机器学习算法 一:机器学习基本概念(1)机器学习定义机器学习(ML):从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
顾名思义,机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下,如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结,并能够给医生提出适当的建议和意见,那对病人的康复来说,是多么的重要。除了医疗领域,金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示:    其中,系统S是我们
转载 2023-09-22 21:21:53
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简介:机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义:1、机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能, 特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。 3、机器学习是用数
转载 2023-08-28 22:04:46
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机器学习(Machine Learning)是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说,机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型,从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么?机器学习可以用来干什么?机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型,然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中,机器学习算法会自动调整模型的参数
首先了解基本统计知识(大约5分钟),接着选择正确的研究方法进行结果解读;与此同时,了解一些问卷研究的思路使得研究更加顺手。与此同时,掌握一些数据清理的技能更好,比如对异常数据处理。 01. 基础知识 (1)数据类型识别 数据共分为两类,定量和定类数据: 术语 说明 举例 定量数据 数字大小具有比较意 ...
转载 2021-07-13 16:32:00
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机器学习近年来发展迅速,那什么是机器学习呢?其实机器学习在我们每天的生活、 工作中都随处可见机器学习的应用。比如你每天打开手机,无论是打开短视频软件,还是逛购物软件,这些里面都是包含机器学习的算法推荐你感兴趣的内容。关于机器学习的定义常见的有以下三个:(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。(2)机器学习是对能通过经验自动改进的
前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络,但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石,那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情,他需要知道解决这个事情的每一个步骤,然后用判断,循环等指令,一步一步地告诉计算机如何
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