数据模型

数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。

在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。 如果验证集和测试集的损失…

​随着大数据、互联网技术的不断发展，大数据应用普及的范围也在不断扩大。大数据应用的普及，使蕴藏于海量数据中的价值得到运用，很多事情变得越来越便利，这种情况在企业的表现尤为明显。今天小编会以大数据产品体系中BI工具为例，和大家一起探讨一下，企业级BI工具应该如何设计。

数据架构是什么，如何管理，谁来负责，还没有形成一致的共识。

如何用深度学习进行CT影像肺结节探测。

数据挖掘很大工作不就是调参吗？为什么他提到的这些“厉害”的人物不会做事？

​K-means聚类，是聚类当中非常常用的方法之一。今天和大家分享一下关于K-means（也叫K均值）聚类。

本文作者根据个人过往工作经验，整理出了处理非结构化数据的7个实例，希望能对读者处理相关实际问题有所启发。

指标、指标表、维度、模型、数据仓库、数据等一些名词和概念，那么他们之前到底有什么关系和联系呢？

文 | 傅志华 Kano模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分析、分类和需求优先级排序的模型。kano模型以分析用户需求对满意度的影响为基础。狩野纪昭(Noriaki Kano)教授1984年首度提出了Kano模型，该模型受赫兹伯格理论的双因素理论启发而来。 赫茨伯格的双因素理论认为，满意和不满意并非共存于单一的连续体中…

如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。

要处理14维空间中的超平面，想象一个三维空间，大声对自己说“14”。每个人都这么做。

一文教你入门机器学习。

我们能否建立一个真正的实时数据中台，能够快速高效的创建海量的实时应用，从而将大数据的管理和应用水平提升到一个新的阶段，终于我们现在走到了这条路上。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用。