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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-01-10

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因此,我們需要降低維度數(shù)量并降低維度間共線性影響。數(shù)據(jù)降維也被成為數(shù)據(jù)歸約或數(shù)據(jù)約減,其目的是減少參與數(shù)據(jù)計(jì)算和建模維度的數(shù)量。數(shù)據(jù)降維的思路有兩類(lèi):一類(lèi)是基于特征選擇的降維,一類(lèi)是是基于維度轉(zhuǎn)換的降維。2.回歸回歸是研究自變量x對(duì)因變量y影響的一種數(shù)據(jù)分析方法。簡(jiǎn)單的回歸模型是一元線性回歸(只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量,且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示),可以表示為Y=β0+β1x+ε,其中Y為因變量,x為自變量,β1為影響系數(shù),β0為截距,ε為隨機(jī)誤差?;貧w分析按照自變量的個(gè)數(shù)分為一元回歸模型和多元回歸模型;按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。

大數(shù)據(jù)分析中,有哪些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型?數(shù)據(jù)模型可以從數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)角度做區(qū)分。一、數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)角度的模型一般指的是統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等類(lèi)型的模型,是純粹從科學(xué)角度出發(fā)定義的。1.降維在面對(duì)海量數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí),通常會(huì)面臨“維度災(zāi)難”,原因是數(shù)據(jù)集的維度可以不斷增加直至無(wú)窮多,但計(jì)算機(jī)的處理能力和速度卻是有限的;另外,數(shù)據(jù)集的大量維度之間可能存在共線性的關(guān)系,這會(huì)直接導(dǎo)致學(xué)習(xí)模型的健壯性不夠,甚至很多時(shí)候算法結(jié)果會(huì)失效。電商運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)哪里來(lái)?

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