15种习以为常的数据科学技术

发布时间：2021-06-09 19:46:19 所属栏目：大数据来源：互联网

导读：数据科学技术如今已在许多组织中占有一席之地，数据科学家正迅速成为以数据为中心的组织最受欢迎的角色之一。数据科学的应用程序利用机器学习等技术和大数据的力量来获取深入的见解和新的功能，其中包括预测分析、图像和对象识别、会话人工智能系统等。事实

•逻辑回归。尽管使用了分类技术，但它使用将数据拟合到一条线的想法来区分每一边的不同类别。这条线的形状使数据可以移至某个类别。

•神经网络。这种方法使用训练有素的人工神经网络，尤其是具有多个隐藏层的深度学习网络。神经网络已经显示出强大的分类能力，其中包含大量的训练数据。

回归技术

如果不知道数据属于哪一类，而是想知道不同数据点之间的关系该怎么办?回归的主要思想是回答以下问题：“这个数据的预测值是多少?”一个简单的概念来自“均值回归”的统计概念，它可以是一个独立变量和一个因变量之间的直接回归，也可以是一个试图找到多个变量之间关系的多维回归。

例如决策树支持向量机(SVM)和神经网络一些分类技术，也可以用来进行回归。此外，数据科学家可以使用的回归技术包括：

•线性回归。作为数据科学中应用最广泛的方法之一，这种方法试图根据两个变量之间的相关性找到最适合所分析数据的曲线。

•套索回归。Lasso(套索)是“最小绝对收缩和选择算符”的缩写，是一种通过在最终模型中使用数据子集来提高线性回归模型预测准确性的技术。

•多元回归。这涉及寻找适合可能包含多个变量的多维数据的线或平面的不同方法。

（编辑：萍乡站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!