人工智能深度学习数据挖掘算法第8页

数据挖掘算法源代码：很好的参考资料

kaggle上近一段时间数据挖掘竞赛的获奖队伍的源代码，对掌握相应的数据挖掘技术很有帮助。这些代码和技术都是经过竞赛实际检验的，比很多华而不实的学术论文要接地气得多。学习和实践起来也更方便KaggleCompetitionPastSolutions2Replies[edit:lastupdateat2014/06/27.Myapologies,havebeenverybusythepastfewm

weixin_30443747·2020-08-12 13:24

数据挖掘中基于经纬度度距离计算

传统的数据挖掘算法中计算空间邻近关系R使用的是欧几里德距离其中d为距离阈值，这里的距离都采用长度单位，而当实例为坐标点x,y坐标经纬度值时，如果还采用欧几里得距离公式，计算出的两个实例间距离s与我们给定的距离阈值

pythondatagirl·2020-08-11 17:03

2019美团机器学习/数据挖掘算法实习生笔试编程题修改矩阵

主要用于交流思考1.修改矩阵时间限制：C/C++语言1000MS；其他语言3000MS内存限制：C/C++语言65536KB；其他语言589824KB题目描述：我们称一个矩阵为黑白矩阵，当且仅当对于该矩阵中每一个位置如(i,j),其上下左右四个方向的数字相等，即(i-1,j),(i+1,j),(i,j+1),(i,j-1)四个位置上的数字两两相等且均不等于(i,j)位置上的数字。(超出边界的格子忽

JoyceCoder·2020-08-11 05:22

大数据建模

当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。

曼陀罗彼岸花·2020-08-11 04:20

数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)

一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1中出现了物品甲，事务2中出现了物品乙，事务3中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机

笔尖的痕·2020-08-11 01:51

项目实例---随机森林在Kaggle实例:Titanic中的应用(一)

在前两篇文章介绍了决策树和随机森林的原理、流程和算法之后，这里将以随机森林为例，探索数据挖掘算法在项目中的应用，尤其是在kaggle项目中进行数据挖掘的一般流程。

diggerTT·2020-08-10 18:02

读关联规则现状与应用有感

今天在dmresearch的网站上读了一篇题为的文章,虽然说对里边的软件也就只是了解SAS,但对作者提出的数据挖掘算法还是相当熟悉的.文中有段篇幅点破了关联规则的本质:6)关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则

cnhome·2020-08-10 15:53

数据挖掘算法和实践（五）：泰坦尼克号titanic的乘客生存预测模型剖析

titanic乘客的生存预测是数据挖掘的入门级实例，根据船上乘客的多维特征预测事故发生后乘客的生还几率，属于监督学习中典型的分类问题。本文结合对数据挖掘流程的理解和经典案列，呈现数据挖掘过程。该模型属于监督学习，需要训练集和数据集：数据集地址：https://www.kaggle.com/omarelgabry/titanic/a-journey-through-titanic该文章同步更新在公众

有腹肌的小蝌蚪_·2020-08-10 08:52

机器学习之决策树

我们经常使用决策树处理分类问题，决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。其实决策树的工作原理很简单，我们可以通过简单的图形来了解：上图我们用一个邮件的分类系统来大致讲述

疯狂奔跑的少年·2020-08-09 17:34

Logistic Regression及python实现

逻辑回归虽然不在十大数据挖掘算法之列，但是这个算法是机器学习从统计学领域借鉴的一种算法，其算法最经典之处是使用到了最优化算法。

OraYang·2020-08-08 22:26

03-决策树

决策树概述决策树（DecisionTree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。

Cherry_cool·2020-08-08 12:49

SPSS Modeler 入门（一）

其可视化界面允许用户利用统计和数据挖掘算法，无需编程。

霞露·2020-08-07 18:36

啃书 -《机器学习实战》：决策树（ID3算法）

.决策树的构造1.1信息增益1.2划分数据集1.3构建决策树2测试和储存分类器2.1测试算法：使用决策树执行分类2.2使用算法：决策树的存储3.总结我们经常使用决策树处理分类问题，决策树也是经常使用的数据挖掘算法

cys_runner·2020-08-07 10:24

keras入门(一)——迁移VGG16模型训练mnist数据集实现手写数字识别

下面跟大家分享一下，有问题欢迎大家评论指出~整个程序参考了以下文档和视频：人工智能深度学习第21讲：迁移学习b站视频(一)修改VGG16模型model_vgg=VGG16(include_top=False

芋圆乌龙茶·2020-08-05 11:41

面试经典算法题集锦——《剑指 offer》小结

从今年3月份开始准备找实习，到现在校招结束，申请的工作均为机器学习／数据挖掘算法相关职位，也拿到了几个spoffer。经历这半年的洗礼，自己的综合能力和素质都得到了一个质的提升。

qq_43292530·2020-08-04 17:31

“宇宙学探针”：研究发现强引力透镜候选体

近日，中国科学院云南天文台丽江天文观测站研究员龙潜与云南大学中国西南天文研究所宇宙学研究组教授尔欣中团队合作，利用人工智能深度学习的方法，发现38个新的强引力透镜候选体。

itwriter·2020-08-04 09:00

EM算法---基于隐变量的参数估计

EM算法算是机器学习中有些难度的算法之一，也是非常重要的算法，曾经被誉为10大数据挖掘算法之一，从标题可以看出，EM专治带有隐变量的参数估计，我们熟悉的MLE(最大似然估计)一般会用于不含有隐变量的参数估计

XGBoost·2020-08-03 05:49

数据挖掘算法数据预处理之数据缩放（映射）

数据映射简介无论是归一化标准化本质上都是将数据进行映射到一个区间范围目的：1）提升模型的收敛速度如下图，x1的取值为0-2000，而x2的取值为1-5，假如只有这两个特征，对其进行优化时，会得到一个窄长的椭圆形，导致在梯度下降时，梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线，这样会使迭代很慢，相比之下，右图的迭代就会很快（理解：也就是步长走多走少方向总是对的，不会走偏）2）提升模型的精度归一化的另一

不安分不焦虑·2020-08-03 02:38

SVM原理以及Tensorflow 实现SVM分类(附代码讲了一下原理)

1.2.1.几何间隔和函数间隔1.2.2.最大化间隔1.3.软间隔1.4.SMO算法1.5.核函数1.6.实例1.1.SVM介绍SVM（SupportVectorMachines）——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮

gb4215287·2020-08-03 00:56

机器学习之离散化和归一化

算法需要：有些数据挖掘算法，特别是

Ioners·2020-08-02 21:29

FP-Tree频繁模式树算法

参考资料：http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm

Android路上的人·2020-08-02 15:55

2020下半年，值得关注的10本机器学习、深度学习好书

1白话大数据与机器学习作者：高扬卫峥尹会生推荐语：以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、

大数据v·2020-08-01 09:11

【数据挖掘导论】读书笔记 - （1）

小知识复习：正太分布（1）聚集（2）抽样（3）维归约（4）特征子集选择（5）特征创建（6）离散化和二元化转自：http://book.51cto.com/art/201011/235430.htm有些数据挖掘算法

奔跑的小象·2020-08-01 01:41

K-Means算法原理理解以及上手实例

python3实现kmeans算法对简单欧式空间数据集的聚类问题，以及结果评价算法—轮廓系数的实现，最后将提供本次实例的详细注释代码1.算法原理：K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一

Tron_future·2020-07-31 15:54

数据挖掘十大算法-

整理里一晚上的数据挖掘算法，其中主要引自wiki和一些论坛。发布到上作为知识共享，但是发现Latex的公式转码到网页的时候出现了丢失，暂时没找到解决方法，有空再回来填坑了。

NO_OcaNE·2020-07-31 09:15

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二)

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二)深度学习这个能否用到数字彩（双色球，时时彩）这种预测上来呢？

weixin_33974433·2020-07-30 20:59

数据挖掘算法之-----KNN算法

KNN算法1、KNN概念2、超参数概念2.1、K值2.2、距离度量方式2.3、权重的计算方式2.4、算法步骤3、使用KNN实现分类3.1、建模预测，假设邻居数量为3，观察预测结果3.2、超参数对模型的影响3.3、超参数的调整：网格交叉验证4、使用KNN进行回归预测4.1、建模预测4.2、==数据标准化※※※==4.3、流水线：将数据预处理与模型训练写在一起1、KNN概念KNN算法：K-Neares

菜菜抱富·2020-07-30 20:50

神经网络预测彩票数据

一、人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(一)https://www.cnblogs.com/zdz8207/p/DeepLearning-NeuralNetworks.html二、百度AIhttp

万三豹·2020-07-30 19:14

数据挖掘之关联分析

（5）任何具有反单调性的度量都能够结合到数据挖掘算法中，对

风雪夜归子·2020-07-29 06:55

WEKA 数据挖掘可视化分析平台

利用WEKA编写数据挖掘算法WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目。WEKA是由JAVA编写的，并且限制在GNU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。

依海之燕·2020-07-29 01:40

数据挖掘算法学习（三）NaiveBayes算法

转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/38224753算法简介NBC是应用最广的分类算法之一。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。算法假设给定目标值时属性之间互相条件独立。算法输入训练数据T={(x1,y1),(x2,y2)

Bonnie_Xie·2020-07-29 00:56

正则表达式1

1.爬虫request，scrapy2.数据pandas，etc3.大数据hadooporjavasriptor4.数据挖掘算法5.自然语言处理？

weixin_40429825·2020-07-28 20:13

从数据集中抽取特征

大多数数据挖掘算法都依赖于数值或类别型特征，从数据集中抽取数值和类别型特征，并选出最佳特征。

weixin_30532987·2020-07-28 16:54

SVM原理以及Tensorflow 实现SVM分类(附代码)

附代码)转：http://www.cnblogs.com/vipyoumay/p/7560061.html1.1.SVM介绍SVM（SupportVectorMachines）——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮

快乐与忧郁的码农·2020-07-28 15:35

《分形创新》一组【一起嗨】

@金娟Amy浙大全科医学硕士@章海红海儿姐姐字节跳动的分形创新：字节跳动在2012年创建，推出内涵段子和今日头条，今日头条通过人工智能数据挖掘算法（爬虫）在海量信息里为用户提供选择后的有用信息，2019

空空喜欢天空·2020-07-28 12:37

第一次作业：深度学习基础

2018年YoshuaBengio、GeoffreyHinton、YannLeCun因在人工智能深度学习方面的贡献获得图灵奖。人工智能的发展阶段：萌芽期、启动期、消沉期、突破期、发展期、高速发展期。

如梦似幻11·2020-07-25 12:00

数据处理之连续数据离散化

一些数据挖掘算法，比如Apriori算法等，要求数据是分类属性形式，需要进行连续数据离散化。

zjlamp·2020-07-15 12:08

叶梓老师机器学习与深度学习培训提纲

课程时长】6天（6小时/天）【课程简介】人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握人工智能深度学习知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2020-07-15 08:56

关于数据挖掘中的Multicollinearity问题和时间序列预测

针对这几个方面（multicollinearity，特征选择，数据挖掘算法下的时间序列预

爱斯翠摩鸡·2020-07-15 07:00

数据挖掘工具---sklearn使用总结

本文来源Cer_ml和Jorocco；sklearn是一个数据挖掘的python库，github地址，该库集成了大量的数据挖掘算法，并可以对数据做预处理，对算法进行集成和预测结果进行验证和评估。

diggerTT·2020-07-14 16:38

[一起学Hive]之二–Hive函数大全-完整版

尽管它的相应延迟大，尽管它启动MapReduce的时间相当长，但是它太方便、功能太强大了，做离线批量计算、ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法，而且，

lxw1234_com·2020-07-14 14:25

Spark原理篇之工作原理

它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilientdistributeddatasets），提供了比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图计算算法

huahuaxiaoshao·2020-07-14 11:15

数据预处理——离散化

@2018-02-07什么是数据离散化非监督离散化监督离散化1.什么是数据离散化有些数据挖掘算法，特别是某些分类算法（如朴素贝叶斯），要求数据是分类属性形式（类别型属性）这样常常需要将连续属性变换成分类属性

Mars_myCafe·2020-07-14 11:45

Paddle Lite特性全解读，多硬件支持、轻量化部署等亮点频现

此外，为人工智能深度学习定制的硬件近年来也

飞桨PaddlePaddle·2020-07-14 05:30

R语言与机器学习学习笔记（分类算法）（1）K-近邻算法

前言最近在学习数据挖掘，对数据挖掘中的算法比较感兴趣，打算整理分享一下学习情况，顺便利用R来实现一下数据挖掘算法。数据挖掘里我打算整理的内容有：分类，聚类分析，关联分析，异常检测四大部分。

yujunbeta·2020-07-14 03:13

python实现KNN（最近邻）算法

KNN（近邻）算法KNN算法可能是标准数据挖掘算法中最为直观的一种。

李奇峰1998·2020-07-14 01:23

『MTCNN』2万多字教科书式详解

转载跟大家分享一下尊重原创，转载自：https://blog.csdn.net/sinat_39783664/article/details/104269314『MTCNN』2万多字教科书式详解本文详细讲解了人工智能深度学习中最经典的神经网络之一

Jiliang.Li·2020-07-14 01:56

大数据Hadoop生态圈各个组件介绍（详情）

）——核心3.Yarn（分布式资源管理器）——核心4.Spark（分布式计算框架）5.Tez(DAG计算模型)6.Hive（基于Hadoop的数据仓库）7.Pig(ad-hoc脚本）8.Mahout（数据挖掘算法库

锦超风采·2020-07-14 00:18

数据挖掘算法和实践（二）：决策树（iris鸢尾花数据集）

决策树是直观运用概率分析的树形分类器，是很常用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。比如说买瓜的时候，根据瓜的某些特征属性直观判断瓜的好坏，下图依次根据纹理清晰度、根蒂、色泽、触感4个进行分类，生活中我们会将某个最重要或最明显的分类属性放在第一位，然后是次重要属性，这很符合我们平常的判断思维，这就是决

有腹肌的小蝌蚪_·2020-07-13 22:04

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