据类型
-
异构数据库技术:真实世界中的应用场景大揭秘
异构数据库技术:真实世界中的应用场景大揭秘 你是否曾经想过,在一个企业中,不同部门使用的数据库系统可能完全不同?例如,财务部门可能使用 Oracle 数据库,而销售部门可能使用 MySQL 数据库,而数据分析团队可能使用 MongoD...
-
A/B测试中绕不开的“统计显著性”:P值和置信区间到底怎么算?
在A/B测试中,咱们经常会听到“统计显著性”、“P值”、“置信区间”这些概念。哎,是不是听着就头大?别怕!今天我就来给你好好掰扯掰扯,保证你听完之后,对这些概念门儿清! 咱们先来聊聊,为啥A/B测试里需要“统计显著性”这个东西。 ...
-
别让样本量拖了后腿! 避坑指南助你避免常见错误,提升研究质量
嘿,大家好!我是老李,一个对数据分析有点痴迷的家伙。最近我发现,很多小伙伴在做研究的时候,常常会遇到一个让人头疼的问题——样本量。样本量不够,研究结果可能不够可靠,甚至会让你之前的努力付诸东流。今天,我就来和大家聊聊样本量计算中那些常见的...
-
NMF和LDA处理不同类型文本数据的效果大比拼
在文本挖掘的世界里,想要从海量文字中提炼出关键信息,主题模型可是个好帮手。非负矩阵分解(NMF)和隐含狄利克雷分布(LDA)是两种常用的主题模型,它们都能从文本数据中发现潜在的主题结构。但是,面对不同类型的文本数据,比如长篇大论的文章、简...
-
深入浅出:NMF乘法更新规则的数学推导与伪代码实现
你好!今天我们来深入探讨一下非负矩阵分解(NMF)中至关重要的乘法更新规则。我会用清晰的数学推导、通俗的语言和伪代码示例,带你一步步理解这个算法的核心。无论你是机器学习的初学者,还是希望深入研究NMF的算法工程师,相信这篇文章都能为你提供...
-
GNMF算法中图构建方式对图像修复/分割的影响及实践建议
在图像处理领域,非负矩阵分解(NMF)及其各种变体,如图非负矩阵分解(GNMF),已成为强大的工具,广泛应用于图像修复、图像分割等任务。GNMF 的核心思想是将一个非负矩阵(例如,图像的像素矩阵)分解为两个非负矩阵的乘积,其中一个矩阵可以...
-
GNMF算法加速:LSH在处理大规模图像数据集中的应用
GNMF算法加速:LSH在处理大规模图像数据集中的应用 大家好啊!今天咱们聊聊一个听起来有点“高大上”,但实际上跟图像处理息息相关的话题——GNMF(图正则化非负矩阵分解)算法,以及如何用局部敏感哈希(LSH)来给它“提提速”。 ...
-
OPH算法在不同类型数据上的应用与性能差异
咱们今天来聊聊 OPH 算法这个东西,它在不同类型的数据上表现如何,以及怎么和自然语言处理技术结合起来保护文本数据的隐私。 先说说啥是 OPH 算法。OPH 的全称是 Order-Preserving Hash,翻译过来就是“保序哈希...
