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SAS数据挖掘浅谈

随着大数据的兴起,数据挖掘这一行也越来越火了。同时,各类大数据分析挖掘工具也越来越多,从最早的C、Java、excel、spss、SAS到现在Python、R、Hadoop,跨越了各行各业,从零售到互联网,从金融到医疗,都有了很大的发展。从我个人工作一年的经历

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数学建模需掌握的知识总纲

数学建模需要掌握许多知识,这里我列出总纲: 学建模中的算法 穷举法 神经网络 模拟退火 遗传算法 图论算法 蒙特卡洛算法 所需基础知识 高等数学 线性代数(矩阵加减乘除) 概率论与数理统计(概率论,参数估计,假设检验,回归分析) 评价 AHP模型(层次分析)

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专注分析40年,SAS如何看待数据 | 直击SAS 2018全球论坛

“如果把神经网络的层数从10增加到50,输出结果可以更好一点吗?……再高一点呢?” 美国丹佛市当地时间4月8日晚,在SAS 2018全球论坛(SAS Global Forum 2018)的开幕演讲中,年近八旬的SAS创始人兼CEO Jim Goodnight,

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200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】

本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表,而是经过精挑细选而成的,毕竟网上的东西并不全是好的。我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书,为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。 通过这些最佳教程的汇总,我可以

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第四范式戴文渊:机器学习教科书的 7 大经典问题

如果希望了解机器学习,或者已经决定投身机器学习,你会第一时间找到各种教材进行充电,同时在心中默认:书里讲的是牛人大神的毕生智慧,是正确无误的行动指南,认真学习就能获得快速提升。但实际情况是,你很可能已经在走弯路。 科技发展很快,数据在指数级增长,环境也在指数级

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快速选择合适的机器学习算法

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师,他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。 一个初学者面临各种机器学习算法的典型问题是“我应该使用哪种算法?”问

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数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现

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数据挖掘与统计分析的区别

多元统计老师说:“数据挖掘是以统计分析为基础的,多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点,就写点东西出来,大家可以自己评述。 我们过去曾给予数据挖掘方法智能的生命力,把它看作商务智能重要的发展方向。但统计学作为一个学科是否应该关心它的发展。我们是否应该将它

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