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在學習某種技能的時候，我們首先需要知道自己的目的是什么，學了這個技能能夠解決什么問題，想必大家在學習技能的時候已經(jīng)有了自己的想法。就比如說現(xiàn)在很多人想學數(shù)據(jù)分析知識。學數(shù)據(jù)分析知識需要制訂一個目標，我們在學習之前首先要了解這方面的知識的架構(gòu)，只有明確了知識的體系，我們才能夠有目的有計劃地學習數(shù)據(jù)分析。那么數(shù)據(jù)分析需要學習什么知識呢？下面就由小編為大家一一道來。在學數(shù)據(jù)分析之前，我們首先要明確知識架構(gòu)，我們可以去網(wǎng)站上搜索數(shù)據(jù)分析師需要掌握的技能是什么，然后我們對數(shù)據(jù)分析師所需要的技能進行針對性的學習，這樣總比盲目的學習要好的多。一般來說，數(shù)據(jù)分析師需要的技能就是這些：需要掌握SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作

信用風險評級模型的類型：信用風險計量體系包括主體評級模型和債項評級兩部分。主體評級和債項評級均有一系列評級模型組成，其中主體評級模型可用“四張卡”來表示，分別是A卡、B卡、C卡和F卡；債項評級模型通常按照主體的融資用途，分為企業(yè)融資模型、現(xiàn)金流融資模型和項目融資模型等。A卡，又稱為申請者評級模型，主

PID控制學習筆記——凡事必躬親，身體而力行，化理論為實踐，方得始終。研究PID，首先應(yīng)當把PID拆解開來，便是P（比例控制）、I（積分控制）、D（微分控制），比例控制P越大，飛行器的動作反應(yīng)越快，反之則越慢；D則為飛行器靠近目標位置的一個阻力；I會根據(jù)誤差和誤差經(jīng)歷的時間進行積分，是為了防止外界環(huán)境對于飛行軌跡的

在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象。訓練一開始，模型通常會欠擬合，所以會對模型進行優(yōu)化，然而等到訓練到一定程度的時候，就需要解決過擬合的問題了。如何判斷過擬合呢？我們在訓練過程中會定義訓練誤差，驗證集誤差，測試集誤差（泛化誤差）。訓練誤差總是減少的，而泛化誤差一開始

1. 機器學習開發(fā)流程我們作為機器學習的開發(fā)工程師首先要明確自己學習的定位，也就是確定學習邊界。大部分復雜模型的算法設(shè)計都是由算法工程師去做的，我們只需要：1.分析很多的數(shù)據(jù)；2.分析具體的業(yè)務(wù)；3.應(yīng)用常見的算法；4.特征工程、調(diào)參數(shù)、優(yōu)化。我們學習應(yīng)達到一下目的：1.學會分析問題、使用機器學習算法的目標，想要