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第84页,共297页。 显示 2,969 条结果 (0.143 秒)

  1. 数据挖掘-决策树

    概述 决策树是一种常用的分类算法,它是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。根节点到每个叶子节点均形成一条分类的路径规则。而对新的样本进行测试时,只需要从根节点开始,在每个分支节点进行测试,沿着相应的分支递归地进入子树再测试,一直到达叶子节点,该叶子节点所代表的类别即是当前测试样本的预测类别。 优势:可直接查看决策树分析的可视化效果,如下图: 图片21.png 示例 使用“糖尿病预测”案例数据,预测是否有糖尿病。 image2020-6-4 16:59:46.png 特征转换是为了将各变量中的类别型变量变换成数值型变量,类别型无法进入模型
  2. 数据挖掘-梯度提升回归树

    概述 梯度提升回归树是梯度提升树算法,原理是训练多棵回归树,每棵树建立是基于前一课树的残差,基函数为CART树,损失函数为平方损失函数的回归算法。 示例 使用“波士顿房价预测”案例数据,预测波士顿房价。 图片34.png 其中,相关性分析是为了分析特征变量与目标变量的相关性系数,方便特征选择进入模型训练。 参数设置 梯度提升回归树参数如下: 参数名称 值 说明 归一化 方法选择 正则化 详情请参考 归一化 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941896
  3. 数据挖掘-线性回归

    概述 一种常用的回归方法,它是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法,通过凸优化的方法进行求解,以达到预测评估的效果。 示例 使用“波士顿房价预测”案例数据,预测波士顿房价。 图片35.png 其中,相关性分析是为了分析特征变量与目标变量的相关性系数,方便特征选择进入模型训练。 线性回归的参数如下: 参数名称 值 说明 归一化 正则化 详情请参考 归一化 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941896 介绍说明
  4. 第二课:扩展包的创建、配置及打包

    自己的功能,如果是后台代码添加到 /SmartbiPluginApp/src/java 目录下;如果是前端代码、图片、文件全部添加到 /SmartbiPluginApp/src/web/vision 路径下。 image2014-3-14 13_32_11 (1).png 2.2 创建扩展包开发 2.2.1 配置
  5. V10.1 版本更新介绍

    影响当前组件的过滤条件 +【自助仪表盘】新增宏接口 +【自助仪表盘】WEB电子表格浏览功能增强 +【自助仪表盘】新增标签组件 +【自助仪表盘】组件边框支持上传图片 +【自助仪表盘】实现样式复用 +【自助仪表盘】新增宏接口 ^【自助仪表盘】增强筛选器默认值功能 ^【自助仪表盘】优化自助仪表盘组件
    Smartbi Insight V10帮助中心十二月 22, 2021
  6. 并行流程应用-预算计划审批 ⬝ 流程实现详情

    的审批流程如下: image2020-9-22_11-44-14.png 该流程的实现步骤如下: 1、 新建流程:在“公共设置”界面单击“新建流程”快捷菜单,进入“新建流程”初始界面。 图片16.png 2、 设置流程审批的报表:可以在新建的初始界面时设置,也可以单击画布空白处后,显示流程基本信息时设置
  7. 电子表格⬝ 循环扩展报表

    ”为分类(X)轴,“批发销量”为指标(Y)轴。 image2022-2-4_17-44-36.png 2、设置图形随单元格扩展。 点击“图片工具”分类页下的 随单元格扩展 按钮,设置Echarts图形随单元格扩展。 image2022-2-4_17-47-15.png 3、设置
  8. 文件上传的审核流程 ⬝ 流程实现详情

    补录审批流程 按照项目资料补录审批的需求分析,我们确定的审批流程如下: image2021-10-21_10-10-8.png 该流程的实现步骤如下: 1) 新建流程:在“公共设置”界面单击“新建流程”快捷菜单,进入“新建流程”初始界面。 图片16.png 2) 单击画布空白处,在右侧基本信息中设置流程所用
  9. 新移动端-报表发布

    中报表,在其更多操作image2019-10-18 17:54:40.png中选择 属性,在“移动端缩略图”设置项上传图片即可。 image2019-10-16 13:47:22.png 效果如图: image2019-10-16 13:45:14.png 发布主题界面说明 主题发布的设置界面主要涉及三部
  10. 数据挖掘-产品简介

    森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、高斯混合模型。  33.png 3.Smartbi Mining应用场景 Smartbi Mining能做到在大量数据里面,发现数据的规律并且揭示数据之间的关系,从而对以后的业务趋势进行预测,可以应用到下面各种应用场景去: 图片1.png