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高维数据最新视觉报道_高维数据分析(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

高维数据

ai 换脸很神奇！用来诈骗怎么防？商业机密易泄露，偷拍屏幕怎么办？一起走进合肥高维数据技术有限公司，看创新技术，如何守护数据安全。「皖美工赋安徽智造」AHTV_第一时间的微博视频

【11月30日，《皖美工赋》第四期精彩上线】工赋安徽，皖美呈现。由安徽省工业和信息化厅、安徽广播电视台联合推出的全新大型融媒互动访谈节目《皖美工赋》，将于11月30日晚间9：20在安徽卫视播出第二季第四期——《数据安全护航千行百业》。本期节目中，来自新华三、科大国盾、高维数据、大唐存储、数据堂、云玺量子等企业嘉宾，通过剖析典型案例，分享护卫数据安全的最新成果。

60页PPT搞定机器学习12大算法机器学习在当今社会中应用广泛，是人工智能的核心支柱之一。今天，我们通过60页PPT来详细讲解机器学习的12大经典算法。𐟓ˆ 线性回归：通过最小化误差的平方和来预测一个因变量与自变量之间的关系。逻辑回归：用于预测事件发生的概率，常用于分类问题。决策树：通过一系列条件判断来预测结果，常用于分类和回归。朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的分类方法，适用于特征之间相互独立的情况。 K-均值：一种无监督学习方法，用于聚类分析。支持向量机（SVM）：通过找到能够将数据分类的最佳超平面来处理分类问题。最近邻算法（KNN）：通过找到与新数据点最近的K个邻居来预测结果。随机森林：集成学习的一种方法，通过构建多个决策树来提高预测精度。降维：通过减少数据的维度来简化问题，常用于高维数据的处理。人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经元结构的网络模型，适用于复杂模式识别和预测。监督式学习：通过已知标签的数据进行训练，适用于回归、分类等问题。非监督式学习：通过无标签的数据进行训练，适用于聚类和降维等问题。半监督式学习：结合监督式学习和非监督式学习，适用于部分标签数据的情况。强化学习：通过与环境的交互来学习最优策略，适用于动态变化的环境。通过这12种经典算法的学习，你可以更好地理解和应用机器学习，为解决实际问题打下基础。𐟒က

「科普中国直播」@科普中国AI通过建模将高维数据降维，以提取有意义的信息和特征。天津助农的微博视频

清华学长推荐的数据分析必读书单嘿，数据分析的小白们！如果你觉得自己还是个新手，想要系统地学习数据分析，那么这里有一些书单推荐给你。相信我，这些书不仅能帮你打好基础，还能让你在数据分析的道路上走得更远。初级：初等概率论 𐟓š 首先，你得搞清楚概率论的基础知识。虽然听起来很简单，但很多概念还是需要弄明白。我强烈推荐《Probability and Statistics 4E》，这本书把每个概念都讲得很透彻，还配有案例，简直是入门神器。中级：数据科学导论 𐟓ˆ 接下来是数据科学导论。R语言和Stata这些工具非常适合用来做统计分析，因为它们集成了很多现成的包和函数。最火的R语言实战教材《R语言实战 2E》就非常不错，值得一看。进阶：线性回归分析 𐟓Š 线性回归是所有模型的入门门槛，但很多人只关注如何拟合模型，却忽略了模型的条件和检验。推荐《Applied Linear Statistical Models 5E》，这本书不会涉及太复杂的证明，但内容非常实用。高级：多元统计分析 𐟓Š 多元统计分析主要介绍多元正态分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等处理高维数据的方法。清华和上交都推荐《Applied Multivariate Statistical Analysis 6E》，这本书非常适合那些想深入学习多元统计分析的人。核心：统计推断 𐟎𛟨Ž視�炙Ÿ计学的核心课程。很多教材在第三四章会开始讲解统计推断。我建议在某站上找视频配合教材一起看，推荐Casella的《Statistical inference》。进阶：贝叶斯数据分析 𐟐Ÿ 贝叶斯数据分析的基础包括贝叶斯推断和先验分布的确定，进阶则包括单参数模型到多参数模型再到层次化模型。英文教材推荐Gelman的《Bayesian Data Analysis》，中文教材推荐《贝叶斯统计》。特别推荐西安交通大学的梅长林教授的视频教程。高级：统计计算 𐟒𛊧𛟨𘻨恨滦•㥒Œ连续随机数的生成，难点包括EM、bootstrap、MCMC、凸优化、模拟退火等。MCMC是对复杂分布采样的好方法，很多论文都用这个方法进行参数求解。推荐李东风的《统计计算》。希望这些书单能帮到你，祝你早日成为数据分析的大佬！𐟚€

Lasso回归：如何从系数图中读出秘密？ 𐟓Š Lasso回归的系数图是一个非常有用的工具，可以帮助我们理解模型中每个特征的重要性。在这个图中，横轴表示正则化参数š„对数值（Log(Lambda)），而纵轴则展示了每个特征的系数值。 𐟔 随着€𜧚„增大（即正则化强度的增加），模型的复杂度会降低。这意味着，更强的正则化会导致模型对数据的拟合程度降低，但同时也会减少过拟合的风险。 𐟓ˆ 曲线图中的每条曲线代表一个特征，曲线的变化展示了不同€𜤸‹该特征系数的变化情况。曲线变为零表示该特征被LASSO回归剔除，也就是说，这个特征对响应变量的影响被认为是不显著的。 𐟒ᠩ€š过观察这些曲线，我们可以更好地理解哪些特征对模型最为重要，哪些可以安全地忽略。这在处理高维数据时尤其有用，可以帮助我们简化模型并提高其泛化能力。

L1 vs L2正则，你知多少？今天我们来聊聊L1正则化和L2正则化之间的区别，这两个概念在机器学习中非常重要。 𐟔堌2正则化你有没有遇到过这种情况：模型对某个特征或特征组合过分依赖，导致权重参数呈现“极端化”？L2正则化，也叫Ridge回归，可以解决这个问题。它通过在损失函数中添加权重参数平方和的一半作为正则项，使得权重参数的分布更平衡，从而减少模型对某一特征的依赖，提高模型的泛化能力。 𐟑 L1正则化 L1正则化，也叫Lasso回归，是另一种常用的正则化方法。它通过在损失函数中添加权重参数绝对值总和作为正则项，来选择那些对模型最重要的特征。当处理高维度数据时，L1正则化可以帮助你“削减”掉部分权重参数，使它们变为零，从而使得权重矩阵更稀疏。这样，你就能发现那些原本隐藏的、有价值的特征，提升模型的解释能力。 𐟓š 总结在机器学习中，L1正则化和L2正则化各有千秋。L1正则化好比筛子，能有效进行特征选择，处理高维数据问题，增强模型的解释性；而L2正则化则好比防守者，防止模型过度依赖某一个特征，提高模型的泛化能力。但是，在实际问题中，选择哪种方法还需要根据具体的需求和背景来确定。希望这些信息能帮到你！

昆士兰大学数据科学专业全解析 𐟌 昆士兰大学数据科学专业 𐟌Ÿ 专业亮点昆士兰大学的数据科学专业是澳大利亚最全面的计划之一，涵盖了计算机科学、统计学和数学的高级主题。通过学习，学生将能够了解如何在数据密集型环境中做出明智的决策，毕业时将具备高水平的技术技能与创造性和颠覆性思维能力相结合。 𐟓š 课程概览 𐟍堦 𘥿ƒ课程 DATA7001 数据科学导论 DATA7002 负责任的数据科学 DATA7201 大规模数据分析 DATA7202 数据科学的统计方法 DATA7703 面向数据科学家的机器学习/COMP77032 机器学习 𐟒Ž MDataSc Capstone课程 DATA7901 数据科学顶点项目1 DATA7902 数据科学顶点项目2/DATA79032 数据科学顶点项目2B ✈️ 基础课程 CSSE7030 软件工程导论 INFS3200 先进的数据库系统 INFS7901 数据库原理 MATH7501 数据科学数学1 MATH7502 数据科学数学2 STAT7203 概率模型与数据分析 ✅ 学科选修课程 INFS3208 云计算 INFS7203 数据挖掘 INFS7205 高维数据的先进技术 INFS7410 信息检索和Web搜索 INFS7450 社交媒体分析 MATH3204 数值线性代数与优化 MATH7202 运筹学的进一步主题 MATH7232 运筹学与数学规划 STAT3006 统计学习 STAT7007 深度学习 𐟌ˆ 广度选修课程 ACCT7101 会计学 COMP3702 人工智能 COMP3710 模式识别和分析 COMP7500 高级算法和数据结构 COMP7505 算法与数据结构 COSC7500 计算科学中的数值方法 COSC7502 高性能计算 CSSE7023 高级软件工程 DECO7110 设计思维 ECON7310 计量经济学的要素 𐟒꠨Œ业机会研究生学习将带你走向多个职业方向，包括但不限于：市场调查员、数据科学家、风险分析师、供应链分析师、商业智能分析师、数据挖掘器、大数据工程师、投资组合经理、精算和分析顾问、程序员等。 𐟑‰ 可辅导专业商业与经济、建筑、设计、传播、媒体、计算机科学与信息技术、教育、工程、法律、科学和数学等专业。

12种机器学习算法，你了解几种？ 𐟌Ÿ机器学习在日常生活中的应用广泛，其中十二种经典算法是人工智能的重要支柱。今天我们来详细讲解这12种经典算法。 𐟓Š线性回归：用于建立变量间的线性关系，可以进行预测。 𐟓ˆ逻辑回归：解决分类问题，将数据分为不同类别。 𐟌𓥆𓧭–树：构建树状结构进行决策，适用于分类和回归问题。 𐟌𒩚机森林：集成多棵决策树，提高模型性能。 𐟚€支持向量机：通过寻找超平面进行分类，适用于高维数据。 𐟑勨👩‚𛧮—法：根据邻居的类别确定样本类别，常用于分类和回归。 𐟏…朴素贝叶斯：基于概率的分类算法，适用于文本分类和垃圾邮件过滤。 𐟔„聚类算法（如K-Means）：将数据分组，适用于无监督学习。 𐟧 神经网络：深度学习的基础，通过模拟人脑神经元进行学习。 𐟓‰主成分分析：降维技术，将高维数据转换为低维数据。 𐟤集成学习算法：组合多个弱学习器，形成强学习器，提高模型性能。 𐟎𚥌–学习算法：智能体与环境交互，通过试错学习获得奖励。

𐟎EI源刊，金融安全 1.高维数据环境下****的金融市场风险评估模型设计与优化 2.利用****构建金融网络中的资本流动与风险传递模型 3.基于*****的金融欺诈行为检测机制研究与应用 4.金融市场中****的宏观经济变量与股价关联性研究 5.面向金融服务的*****安全防护技术研究

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