人工智能机器学习数据挖掘

pytorch做二分类，多分类以及回归任务

【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类，多分类以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多
文一休·2023-09-06 01:47

大数据时代下数据挖掘技术的应用

随着大数据应用不断发展，各行业对大数据的研究也在不断深入，若想充分发挥大数据的价值，需要对数据挖掘技术进行更加深入的探索和使用。将数据挖掘及时和大数据相结合，能够使得大数据的发展更加顺利，提升价值。
白牛DATA·2023-09-06 00:27

Datawhale优秀作者，入选名单！

2.滕飞浙江大学研究生浙大学长分享，第二次打数据挖掘赛，雪浪算力开发者大赛总结3.平凡莫桑比亚大学博士生大语言模型中的涌现现象是不是伪科学？
Datawhale·2023-09-05 23:05

【数据挖掘学习笔记】数据挖掘中主要问题有哪些？

数据挖掘是一个动态、强势快速扩展的领域。数据挖掘研究的主要问题，可划分为五组：挖掘方法、用户交互、有效性与可伸缩性、数据类型的多样性、数据挖掘与社会。
Shaw_tingshu·2023-09-05 19:53

数据挖掘学习笔记之决策树

决策树从数据中产生决策树的数据学习称为决策数学习,简称决策数.决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术,使用其可建立分类和预测模型;它的形状如同一棵树,每个节点对于与对象的某个属性,每个分支对应这个属性的某个可能取值
阳光里哭泣的狗·2023-09-05 19:53

数据挖掘学习笔记(1)

数据挖掘相关概念当被存储在本地时的数据称作数据，当把数据经过加工处理，它们转变成了有用的信息。如果信息经过合理的组合能够产生价值，特别是商业价值，此时就可以称其为知识。
sherrymi·2023-09-05 19:53

数据挖掘学习笔记：余弦相似性

为何选择余弦度量相似性：定义余弦相似性(余弦相似度)：通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似性。令x，y是两个待比较的向量，使用余弦度量作为相似性函数：其中，是向量的欧几里得范数，定义为，从概念上讲，就是向量x的长度。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的
code_carrot·2023-09-05 19:22

数据挖掘学习笔记1-相关拓展学习资料

一、数据挖掘教材：1.数据挖掘概念/技术（黑书）2.模式分类3.美丽数据（实际案例）二、国际会议：ICDMICMEICMLPCKDDACKDD三、期刊：TKDE（数据工程上的技术和知识）NNLS（神经网络和学习系统
irony_202·2023-09-05 19:51

【数据挖掘】学习笔记

文章目录聚集：多个样本或特征进行合并（减少样本规模、转换标度、更稳定）抽样：抽取一部分样本降维：在地位空间中表示样本（PCA、SVD）特征选择：选取重要特征（Lasso）特征创建：重新构建有用特征（Fouter转换）离散化将连续属性转换为离散属性的过程常用于分类二元化将连续或类别属性映射到一个或多个二值变量关联分析将连续属性转换为类别属性，将类别属性转换为一组二值变量变量变换将给定属性的值转换线性
小手の冰凉·2023-09-05 19:50

Python 网页爬虫的原理是怎样的？

它们被广泛用于搜索引擎、数据挖掘、市场研究等领域。网页爬虫的工作原理可以分为以下几个步骤：URL调度、页面下载、页面解析和数据提取。
Itmastergo·2023-09-05 18:28

Java“牵手”唯品会商品详情数据，唯品会商品详情API接口，唯品会API接口申请指南

用户可以根据这些数据进行统计分析、制作报表或进行数据挖掘，帮助卖家更好地了解市
weixin_44591885·2023-09-05 14:19

Java“牵手”阿里巴巴商品详情数据，阿里巴巴商品详情API接口，阿里巴巴国际站API接口申请指南

用户可以根据这些数据进行统计分析、制作报表或进行数据挖掘，帮助卖家更好地了
weixin_44591885·2023-09-05 14:18

python语言实现lassocv中的可视化显示_Python可视化神器Yellowbrick使用

码农那点事儿关注我们，一起学习进步作者：Together_CZ链接：https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/86640784在机器学习、数据挖掘领域里面
loli猫·2023-09-05 12:55

【AI】机器学习——绪论

文章目录1.1机器学习概念1.1.1定义统计机器学习与数据挖掘区别机器学习前提1.1.2术语1.1.3特点以数据为研究对象目标方法——基于数据构建模型SML三要素SML步骤1.2分类1.2.1参数化/非参数化方法
AmosTian·2023-09-05 11:00

深入理解联邦学习——联邦学习与现有理论的区别与联系

联邦学习与差分隐私理论的区别联邦学习的特点使其可以被用来保护用户数据的隐私，但是它和大数据、数据挖掘领域中常用的隐私保护理论如差分隐私保护理论（DifferentiaIPrivacy）、K匿名（K-Anonymity
von Neumann·2023-09-05 07:26

Python爬虫与数据挖掘

最近去看了电影《孤注一掷》，有个惊喜的点是，片中镜头扫到的代码基本都对，包括SQL注入攻击、网络爬虫，自动化钓鱼程序等技术栈部分。骗子假借高薪诱骗码农出国搞游戏开发，然后拐进从事技术工作，第一件事情就是问会不会爬虫，男主说不会，立刻被按在地上摩擦。骗子要爬虫技术干啥？自然是实现更高效率的骗人。爬虫能干的事儿很多，搜集信息爬取网页,监测市场…外包团队动辄几十万，对骗子来说，拐一个码农性价比高太多了。
编程唐小宝·2023-09-05 03:40

解决Flask跨域问题的几种方式

个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。
程序遇上智能星空·2023-09-05 01:30

Mac使用VSCode远程调试Linux服务器的可视化输出

在做数据分析（数据挖掘或机器学习）的时候，我们经常需要绘制一些统计相关的图表，这些统计、绘图的程序常常是跑在服务器上的，可是服务器出于性能和效率的考虑，通常都是没有安装图形化界面的，于是这些统计、绘图的程序在服务器上压根儿就跑不起来
于心叶的叶·2023-09-05 00:38

不做生信、不做meta，零科研经费就能轻松发6.6分SCI

临床医生发SCI的方法有很多种，有科研经费的可以做实验，没有科研经费的可以做纯生信数据挖掘、meta分析、病例报告等等。现在还有一种不用任何科研经费就可以发SCI的方法，那就是收集临床数据构建模型。
SCI狂人团队·2023-09-05 00:27

软件工程专业的发展方向

企业计算是稍时髦较好听的名词，主要是指企业信息系统,如ERP软件（企业资源规划）、CRM软件（客户关系管理）、SCM软件（供应链管理，即物流软件）,银行证券软件,财务软件,电子商务/政务（包括各种网站），数据仓库，数据挖掘
Rayabc·2023-09-04 18:29

2019-08-08

最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了AndrewNg的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。
牧山海北岸·2023-09-04 15:30

【人工智能】—_维度灾难、降维、主成分分析PCA、获取旧数据、非线性主成分分析

主成分分析的最优性性质主要的理论结果PCA图像压缩使用核的非线性主成分分析评价高维数据与维度灾难大多数机器学习和数据挖掘技术对于高维数据可
Runjavago·2023-09-04 13:54

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.clip函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。
阿黎逸阳·2023-09-04 04:11

COVID-19 近期科研进展总结-2020年3月25日

知疫学术：https://www.aminer.cn/ncp-pubs清华大学AMiner（学术搜索引擎）平台推出新冠肺炎全球研究成果时间线，通过数据挖掘筛选206个机构和27个论文源来监测新冠肺炎相关的学术进展动态
AMiner学术头条·2023-09-03 12:05

数据挖掘导论学习笔记（四）

第五章分类：其他技术基于规则的分类器：每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)---->yi规则：(条件i)规则前件或前提：规则左边规则后件：规则右边，包含预测类yi分类规则的质量衡量：给定数据集D和分类规则r:A---->y（1）覆盖率：D中触发规则r的记录所占比例（2）准群率或置信因子：触发r的记录中类标号等于y的记录所占比例。基于规则的分类器的工作原理：确保分类器能对记录做出可靠的
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:41

《数据挖掘导论》学习笔记：第1-2章

本文转载自：https://blog.csdn.net/u013232035/article/details/48281659本文主要是在学习《数据挖掘导论（完整版）》中的学习笔记，主要用来梳理思路，并没有多少思考
bakalaka·2023-09-03 05:40

《数据挖掘导论》归纳笔记

目录第一章绪论第二章数据2.0引言2.0.1数据类型2.0.2数据的质量2.0.3使数据适合挖掘的预处理步骤2.0.4根据数据联系分析数据2.1数据类型2.1.1属性与度量2.1.2数据集的类型2.2数据质量2.2.1测量和数据收集问题2.2.2关于应用的问题2.3数据预处理2.3.1聚集2.3.2抽样2.3.3维归约2.3.4特征子集选择2.3.5特征创建2.3.6离散化和二元化2.3.7变量变
oh panda·2023-09-03 05:39

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

第五章分类其他分类贝叶斯分类器贝叶斯定理：把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。公式：P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)/P(X)X是属性集，Y是类变量把X和Y看成随机变量，用P(Y|X)以概率的方式捕捉二者之间的关系，这个条件概率又称为Y的后验概率P(Y)称为Y的先验概率朴素贝叶斯分类器：1条件独立性2朴素贝叶斯分类器如何工作3估计分类属性的条件概率4估计连续属性的条件概率5条
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

《数据挖掘导论》学习笔记

【第一章：绪论】1.数据挖掘：在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。2.数据预处理步骤：融合来自多个数据源的数据，清洗数据以及消除噪声和重复的观测值，选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。
小乖的晴天·2023-09-03 05:38

《数据挖掘导论》学习笔记（第1-2章）

《数据挖掘导论》学习笔记（第1-2章）转载：《数据挖掘导论》学习笔记（第1-2章）——Wr_Ran第1章绪论1.1什么是数据挖掘KDD：KnowledgeDiscoveryinDatabase过程如下：
schdut·2023-09-03 05:08

数据挖掘导论学习笔记 第六章 关联分析：基本概念和算法

6.1问题定义关联分析(associationanalysis)用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系，所发现的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示项集和支持度计数以购物篮数据集为例TID面包牛奶尿布…1110…2101……5111…令I={i1,i2,…,id}I=\{i_1,i_2,\ldots,i_d\}I={i1,i2,…,id}表示所有项的集合，T={t1,…,tN}T=\{t_1,
李烟云·2023-09-03 05:36

数据挖掘导论学习笔记1（第1 、2章）

spm=1001.2014.3001.5506和《数据挖掘导论》学习笔记（第1-2章）_时机性样本_schdut的博客-CSDN博客第1章绪论数据挖掘是一种技术，它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合
蔬菜院院长·2023-09-03 05:33

爬虫技术学习与用户数据保护之间的矛盾

网络爬虫技术正在如火如荼的推进着，各大公司用作数据挖掘，数据分析，从而产生大数据，进而推动人工智能领域的发展；亦或是对数据进行资源整合，二次创造，产生新产品，如一些资讯类APP。
litreily·2023-09-03 04:49

31省政府数字关注度121个关键词（2001-2021年）

辽宁、内蒙古、宁夏、青海、山东、山西、陕西、上海、四川、天津、西藏、新疆、云南、浙江、重庆4、指标说明：参考政府文本、文献，共统计121个关键词词频,含指标如下：1.数字技术'大数据':'大数据','数据挖掘
成长之路514·2023-09-03 02:11

省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案[195页Word]

1农业大数据平台项目概述1.1建设背景1.2农业大数据带了的新的挑战1.2.1数据挖掘搜集复杂1.2.2经验与数据的结合1.2.3分析与优化的结合1.2.4数据类型复杂1.3农业大数据发展趋势1.4建设目标
2023小目标·2023-09-03 02:39

数据采集及采集工具八爪鱼的使用

数据采集及采集工具八爪鱼的使用一个数据的走势是由多个维度影响的，因此我们需要通过多源的数据采集，尽可能收集到更多的数据维度，公司保证数据质量，才能得到高质量的数据挖掘结果。
Sweeney Chen·2023-09-02 14:32

2019-04-21作业

2、数据挖掘完成ftp作业文件夹里的"评估与贝叶斯_SVM.txt"并于下次课之前提交到对应的文件夹里。3、信息论作业习题3.1和3.2。4、译文赏析红笔订正完
飞奔的麦克斯·2023-09-02 12:53

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

与Hadoop相比，Spark更适用于迭代算法和交互式数据挖掘，具有更高的性能和更好的扩展性。
代码之路无极限·2023-09-02 08:08

深度神经网络+聚类的概述

【导读】本篇介绍了深度神经网络表示学习+聚类的方法（深度聚类）综述，有帮助的话，文末点个赞吧~聚类分析在机器学习和数据挖掘中非常重要。
风度78·2023-09-02 07:46

kaggle新赛：谷歌AI模型运行时间预测赛题解析【数据挖掘】

赛题名称：Google-FastorSlow?PredictAIModelRuntime赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/predict-ai-model-runtime赛题背景Alice是一名AI模型开发人员，但她的团队开发的一些模型运行速度非常慢。她最近发现了编译器的配置，这些配置改变了编译器编译和优化模型的方式，从而使模型运行得更快（或更慢）。
深度之眼·2023-09-02 06:44

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-02 05:07

分析型CRM的优缺点有哪些？

例如ZohoCRM的分析型CRM系统是指通过统计工具、数据挖掘、商业智能和数据报告等技术，获取及分析与客户相关的各种数据信息以了解客户的系统。分析型CRM系统主要的作用是分析客户数据，改善销售、营销和
TICKI™·2023-09-02 03:29

基本介绍——数据挖掘

1.数据挖掘的定义数据挖掘是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系
Elseide艾思·2023-09-02 00:13

Java“牵手”天猫商品销量API接口数据，天猫API接口申请指南

用户可以根据这些数据进行统计分析、制作报表或进行数据挖掘，帮助卖家更好地了解市场需
weixin_44591885·2023-09-01 21:18

计算机信息技术等领域均可，如机器学习、遥感技术、人工智能、物联网、人工神经网络、数据挖掘、图像处理

计算机技术类SCIE&EI【期刊简介】IF：1.0-2.0，JCR4区，中科院4区【检索情况】SCIE&EI双检，正刊【参考周期】期刊部系统内提交，录用周期3个月左右，走完期刊部流程上线【征稿领域】计算机信息技术在土地变化检测中的应用包括但不限于以下主题：●利用基于机器学习的卫星数据分类进行LULC分析的新方向●集成大数据分析和遥感，用于LULC分析●基于云的城市侵占遥感技术●利用物联网驱动的遥感
WangUnionpub·2023-09-01 17:57

【实用 Python 库】使用 XPath 与 lxml 模块在 Python 中高效解析 XML 与 HTML

在今天的信息时代，数据无处不在，从网络爬虫到数据挖掘，从文本处理到数据分析，我们时常需要从结构化文档中提取有用的信息。
繁依Fanyi·2023-09-01 16:30

【校招VIP】前端算法考点之大数据相关

考点介绍：大数据的关键技术分为分析技术和处理技术，可用于大数据分析的关键技术主要包括A/B测试，关联规则挖掘，数据挖掘，集成学习，遗传算法，机器学习，自然语言处理，模式识别，预测模型，信号处理，空间分析
校招VIP·2023-09-01 13:14

Python小知识 - 使用Python进行数据分析

数据分析的目的是了解数据的内在规律，为数据挖掘，并应用于商业决策、科学研究等提供决策依据。
不吃西红柿丶·2023-09-01 12:20

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-01 11:58

KDD 2023 | 美团技术团队精选论文解读

ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）于1995年首次举办，自此成为数据挖掘领域的重要国际会议之一，也是研究数据挖掘和知识发现这一领域
美团技术团队·2023-09-01 09:40
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