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有了自己的想法。就比如說現在很多人想學數據分析知識。學數據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，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據分析。那么數據分析需要學習什么知識呢？下面就由小編為大家一一道來。在學數據分析之前，我們首先要明確知識架構，我們可以去網站上搜索數據分析師需要掌握的技能是什么，然后我們對數據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，數據分析師需要的技能就是這些：需要掌握SQL數據庫的基本操作
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，分為企業融資模型、現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會根據誤差和誤差經歷的時間進行積分，是為了防止外界環境對于飛行軌跡的
在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經常會出現過擬合和欠擬合的現象。訓練一開始，模型通常會欠擬合，所以會對模型進行優化，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. 機器學習開發流程我們作為機器學習的開發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計都是由算法工程師去做的，我們只需要：1.分析很多的數據；2.分析具體的業務；3.應用常見的算法；4.特征工程、調參數、優化。我們學習應達到一下目的：1.學會分析問題、使用機器學習算法的目標，想要
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