随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。数据研发工程师：一般也叫数据开发，搭建仓库搭建、数据的存储、处理、计算处理、报表开发等。

数据分析的人才主要有三方面的核心竞争力：第一是建模的能力（modeling），要对各种统计数学模型都很熟悉，知道如何应用这些模型，如何做近似，如何判断一个模型的好坏，如何修正模型以模拟真实的情况。更重要的是知道对于自己的行业来说，哪些模型特别有用，有时候一个简单的模型也能完成很好的模拟。第二是对工具的使用能力，也就是如何通过应用工具来分析数据。这里所说的工具涉及到收集数据，存储数据，转移数

上一节我们讲到一般多元线性回归的操作方法。本节要介绍的是多元线性回归的其他几种情况。包括适用于含有加权变量的加权最小二乘回归方程等。然后继续讨论上一节中没有讨论完毕的如何解决多重共线性这个问题。讲加权最小二乘回归之前，我们首先还是举个例子。假设我们想考察全国三十一个省的某种疾病的发病率和每个省的面积，平均气温等的关系，那么我们知道，这三十一个省的人口肯定是不同的。而且差距还蛮大。并且最重要

GBDT与Xgboost的区别N问GBDT1. 怎么设置单棵树的停止生长条件？2. 如何评估特征的权重大小？3. 当增加样本数量时，训练时长是线性增加的吗？4. 当增加树的颗数时，训练时长是线性增加的吗？5. 每个节点上保存什么信息？6.如何防止过拟合？7. gbdt 在训练和预测的时候都用到了步长，这两个步长一样么？8. gbdt中哪些部分可以...

上一篇文章我们讨论完了回归的最后一部分内容，非线性回归。这一次我们正式结束回归，开始讨论降维分析。在之前关于相关的内容里，我们就说过，做相关，回归等分析的时候，消除多重共线性是一个很复杂很复杂的问题，一次数据分析的变量多达三四十个是很正常的情况，这个时候调整变量的效果往往微乎其微，因此就需要用到一个有力办法，降维。现在我们就来谈一谈降维。首先要先明确一个概念，什么是降维。我们知道“维”是一

匈牙利算法（Hungarian Algorithm）与KM算法（Kuhn-Munkres Algorithm）是做多目标跟踪的小伙伴很容易在论文中见到的两种算法。他们都是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题。对理论没有兴趣的小伙伴可以先跳过本文，进行下一篇的学习，把匈牙利算法这些先当作一个黑箱来用，等需要了再回过头来学习理论。但个人建议，至少要明白这些算法的目的与大致流程。如果大家用这两种算...

通过检查AG 绘图区域左边能查看模型运行的是否成功。Wheaton 模型运行后考虑下列弹出的屏幕：解释AMOS输出结果" style="margin:0px; padding:0px; border:0px; list-style:none">输出的底部显示卡方值为76.10 ，自由度为6。检验整体拟合的数据模型的统计检验。这个检验统计量检验数据的总体模型拟合，检验下的原假

数据挖掘中分类算法小结数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label）；预测方法（Prediction ）用于预测数据对象的连续取值。分

LINDO和LINGO是美国LINDO系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包。LINDO用于求解线性规划和二次规划问题，LINGO除了具有LINDO的全部功能外，还可以用于求解非线性规划问题，也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解，等等。LINDO和LINGO软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数（即整数规划），而且执行速度很快。LINGO实际上还是最优化问题的一种建模