簡介 正態性在統計學中定義為屬於正態分佈或高斯分佈的現象。資料集的正態性是對資料集或變數是否遵循正態分佈的檢驗。可以進行許多檢驗來檢查資料集的正態性，其中最流行的是直方圖法、QQ圖和KS檢驗。正態性檢驗 – 檢查正態性 確定資料集或特徵的正態性既有統計方法，也有圖形方法。讓我們來看一些這些方法。圖形方法 直方圖 ... 閱讀更多

簡介 OOB或包外誤差和OOB分數是與隨機森林相關的術語。隨機森林是決策樹的集合，它改進了單個決策樹的預測。OOB誤差用於測量基於樹的模型（如隨機森林、決策樹和其他使用Bagging方法的機器學習模型）的預測誤差。在OOB樣本中，錯誤分類的數量就是OOB誤差。在本文中，讓我們探討OOB誤差/分數。在繼續之前，讓我們簡要概述一下隨機森林和決策樹。隨機森林演算法 隨機… 閱讀更多

簡介 如今，機器學習在預測股票價格以及知名組織和投資銀行的增長方面發揮著至關重要的作用。在處理許多此類問題時，我們考慮不同型別因素之間的許多關係和相關性。安妮·海瑟薇效應就是與著名商人兼投資者沃倫·巴菲特、安妮·海瑟薇及其公司伯克希爾·哈撒韋(BRK)相關的這種特殊相關性。在本文中，讓我們進一步瞭解圍繞這種現象的影響和觀察結果。安妮·海瑟薇效應 哈瑟威效應新聞首先由CNBC報道。根據這種效應，每當安妮… 閱讀更多

簡介 在最新的數字時代，統計資料的積累和分析已成為眾多行業企業的關鍵。大資料是指可用於提取寶貴見解的大量已建成和非結構化資料。大資料徹底改變了企業運作方式，從醫療保健到金融，從營銷到交通運輸。在本文中，我們將探討大資料在不同行業的變革力量，並瞭解其對決策、創新和客戶體驗的影響。醫療保健 大資料正在徹底改變醫療保健行業，實現更好的患者護理和醫學研究。電子健康記錄 (EHR) 捕獲患者資料，從而… 閱讀更多

大資料 大資料指的是從各種來源（包括網路娛樂、感測器和手機等等）產生的海量、多樣化和高速的資料。術語“大”包括資料的絕對數量，並體現了資料的複雜性和多樣性。大資料以其三個V為特徵——體積 大資料包括大量資料，超過了傳統資料庫系統的處理能力。規模從TB（~你的所有電腦儲存空間）到EB（~你的儲存空間X一百萬）甚至更多。… 閱讀更多

線性迴歸的使用是一種有用的技術，用於確定和檢查變數之間的關係。預測建模依賴於它，並將其用作許多機器學習技術的基石。機器學習需要大量的最佳化。它類似於改進模型以使其具有最佳效能。梯度下降，一種關鍵的最佳化技術，此時進入畫面。將其視為一個值得信賴的盟友，它將幫助我們瀏覽大量潛在的模型引數以找到最佳引數。梯度下降允許我們迭代地改變這些… 閱讀更多

在資料探勘領域，訓練人工神經網路 (ANN) 至關重要。ANN 是功能強大的計算機模型，其靈感來自人腦的複雜運作。ANN 透過其發現模式、從資料中學習和預測未來的能力，徹底改變了資料科學、機器學習和人工智慧。資料探勘是這些學科的一個關鍵方面，它涉及從大型和複雜的資料集中提取有見地的資訊。透過訓練 ANN，資料科學家和從業者可以利用網路的能力來發現隱藏的模式、發現趨勢和建立可能徹底改變… 閱讀更多

在資料探勘中，對發現模式的有用性和重要性進行評級的過程被稱為模式評估。這對於從海量資料中得出有見地的結論至關重要。資料探勘專業人員可以評估模式以確定新獲得知識的適用性和有效性，從而促進資訊化的決策和產生實際結果。此評估方法使用多種指標和標準（包括支援度、置信度和提升度）來統計評估模式的穩健性和可靠性。在這篇文章中，我們將探討資料探勘中的模式評估方法。讓我們開始吧。理解資料探勘中的模式評估……閱讀更多

人工智慧 (AI) 指的是開發能夠執行傳統上需要人類智力才能完成的任務的計算機系統。這些任務包括學習、思考、解決問題和決策。人工智慧涵蓋許多相關的學科，包括計算機視覺、自然語言處理和機器學習。它在當今世界的重要性怎麼強調都不為過。人工智慧改變了多個行業以及人們的生活和工作方式。藉助人工智慧，我們可以自動化枯燥和重複性的工作，從而提高生產力和效率。虛擬助手、推薦引擎和個性化廣告只是……閱讀更多

在資料探勘中，根據節點之間的連線、相似性或其他相關特徵對圖中的節點進行分組的做法稱為圖聚類。它包括將圖劃分為內聚的叢集，這些叢集的節點之間具有比叢集間連線更強的叢集內連線。圖聚類在許多領域都至關重要，包括社交網路分析、生物學、網路分析和推薦系統。圖聚類有助於我們發現社群、找到重要的節點、理解蛋白質關係、改進個性化建議，以及揭示覆雜網路中隱藏的模式和結構。它透過……閱讀更多