人工智能深度学习数据挖掘

计算机毕业设计 基于SpringBoot的私人西服定制系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT狂编师·2023-11-10 01:31

计算机毕业设计 基于SpringBoot的养老院管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT狂编师·2023-11-10 01:31

计算机毕业设计 基于SSM的大学生勤工助学管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT狂编师·2023-11-10 01:01

计算机毕业设计 基于Web的视频及游戏管理平台的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT狂编师·2023-11-10 01:58

怎样培养数据分析的能力

常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标进行分析。
nayun123·2023-11-09 18:02

用Python实现童年的21款小游戏，有你玩过的吗？(源码分享）

Python相对于其他语言来说比较简单，即使是零基础的普通人也能很快的掌握，在其他方面比如，处于灰色界的爬虫，要VIP的视频，小说，歌，没有爬虫解决不了的；数据挖掘及分析，淘宝就是例子，想开个淘宝店，需要获取相关商品信息
再不会python就不礼貌了·2023-11-09 17:22

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)

简单来说，人工神经元计算其输入的“加权和”并添加偏差，如下图所示的净输入。从数学上来说，现在净输入的值可以是从-inf到+inf之间的任何值。神经元并不真正知道如何绑定到值，因此无法决定激发模式。因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。激活函数是一种非线性变换，我们在将输入发送到下一层神经元或将其最终确定为输出之前对输入进行非线性变换。
geeks老师·2023-11-09 17:22

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第三节-Tensorflow 中的多层感知器学习)

在本文中，我们将了解多层感知器的概念及其使用TensorFlow库在Python中的实现。多层感知器多层感知也称为MLP。它是完全连接的密集层，可将任何输入维度转换为所需的维度。多层感知是具有多个层的神经网络。为了创建神经网络，我们将神经元组合在一起，以便某些神经元的输出是其他神经元的输入。神经网络和TensorFlow的简单介绍可以在这里找到：神经网络TensorFlow简介多层感知器有一个输入
geeks老师·2023-11-09 17:45

第4版信息系统模考真题2

A数据查询B数据可视化C数据集成D数据挖掘23.从组织的角度看，()注重于开展“正确”的项目集和项目，即“做正确的事”。A项目组合管理B单个项目管理C大项
香水有毒吖·2023-11-09 16:15

《数据仓库ETL工具箱》读书笔记

生产环境理解不同的后台数据结构，包括平面文件、规范化框架、XML框架和星型连接（维度）框架分析和抽取源数据创建完整的数据清洗子系统将数据结构化为维度框架，以便更有效提交给最终用户、商务智能工具、数据挖掘工具
weixin_30535565·2023-11-09 04:20

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)

你有没有想过建造大脑之类的东西是什么感觉，这些东西是如何工作的，或者它们的作用是什么？让我们看看节点如何与神经元通信，以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。1.人工神经网络：人工神经网络（ANN）是一种基于前馈策略的神经网络。之所以这样称呼，是因为它们不断地通过节点传递信息，直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。ANN的一些优点：无论数据类型如何（线性或非线性），都能够学习。人
geeks老师·2023-11-09 03:14

合工大《数字媒体技术》课程调研报告-视频伪造

作为人工智能深度学习领域的一个分支，Deepfake(深度伪造)技术在近几年迅速兴起，为国家间的政治抹黑、军事欺骗、经济犯罪甚至恐怖主义行动等提供了新工
晓宜·2023-11-09 03:44

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)

要指定所有层按顺序连接的神经网络的架构，请直接创建层数组。要指定层可以有多个输入或输出的网络架构，请使用LayerGraph对象。使用以下函数创建不同的图层类型。输入层：功能描述图像输入层将图像输入网络应用数据标准化序列输入层将序列数据输入到网络。可学习层：功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积，然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2
geeks老师·2023-11-08 22:20

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)

让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络（BPN）上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。它包含三层，输入层有两个神经元x1和x2，隐藏层有两个神经元z1和z2，输出层有一个神经元yin。现在让我们写下每个神经元的权重和偏差向量。注：权重是随机取的。输入层：i/p–[x1x2]=[01]这里，由于它是输入层，因此仅存在
geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络，其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始，并实施以下步骤。算法：1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数，而输出层（即分类问题）使用sigmoi
geeks老师·2023-11-08 22:19

数据挖掘之pandas

sdata={'语文':89,'数学':96,'音乐':39,'英语':78,'化学':88}#字典向Series转化@@>>>studata=Series(sdata)>>>studata化学88数学96英语78语文89音乐39dtype:int64>>>obj=Series(sdata,index=['物理','数学','化学'])>>>obj物理NaN[这个地方没有物理成绩所以是NaN，同时
weixin_34203832·2023-11-08 22:16

基于pandas的简单数据挖掘程序构造（二）MySQL8.0数据库配置与数据写入

[2022.07.23]（一）MySQL安装与配置1.环境说明环境说明数据库MySQL8.0.28OS_1Ubuntu(内核5.16.17)OS_2CentOS-7-x86_64-1810连接工具XShell7,Xftp2.Ubuntu下的MySQL8.0安装与简单配置(1)安装sudoapt-getinstallmysql-server(2)数据库远程连接配置安装后直接使用-uroot-p是无法
qq_39990614·2023-11-08 22:45

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)

在本文中，我们将了解单层感知器及其使用TensorFlow库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。生物神经元的结构生物神经元具有三个基本功能接收外部信号。处理信号并增强是否需要发送信息。将信号传递给目标细胞，目标细胞可以是另一个神经元或腺体。同样，神经网络也能发挥作用。机器学习中的神经网络什么是单层感知器？它是最古老且最早引入的神经网络之一。它是由弗兰克·罗森
geeks老师·2023-11-08 22:42

大数据挖掘分析工具集

大数据时代需要大数据挖掘，我习惯把大数据分成四个领域：数据科学、网络科学、空间地理科学和可视化技术。
小迪和夫人·2023-11-08 21:49

信息检索与数据挖掘 | （六）信息检索度量指标

版权声明：本文为CSDN博主「ronghuaiyang」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/108030794文章目录问题1：二元相关性A.排序不感知的度量⭐️1.Precision@k⭐️2.Recall@k⭐️3.F1@kB.排序感知的度量⭐️1
啦啦右一·2023-11-08 20:08

基于jsp的网络spider技术的网络新闻分析系统设计与实现（项目报告+源代码+数据库+部署视频）

项目报告基于网络爬虫技术的网络新闻分析自从大数据的概念被提出后，互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。
快乐无限出发·2023-11-08 19:41

38个常用的Python库

一、数值计算数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算，常用的数值计算库如下所示。1.NumPy支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。
大数据苦行僧—yisurvey123·2023-11-08 15:23

【解刊】IF9.9，CCF-C类，1区SCI神刊，2天见刊！

计算机领域•好刊解读今天依然带来CCF-C类，计算机（数据库/数据挖掘/内容检索）领域好刊的解读，如有相关领域作者有意向投稿，不妨一起来了解一下~01期刊简介INFORMATION&MANAGEMENT
WangUnionpub·2023-11-08 11:06

机器学习领域经典书籍推荐

机器学习领域经典书籍1.数据挖掘概念与技术2.机器学习3.统计学习方法4.深度学习5.动手学深度学习（PyTorch版）1.数据挖掘概念与技术原名:DataMining：ConceptsandTechniques
隐私无忧·2023-11-08 11:31

Python爬虫程序采集机票价格信息代码示例

Python爬虫程序可以用于各种用途，例如数据挖掘、信息收集、搜索引擎优化等。
q56731523·2023-11-08 10:44

极客时间《数据分析实战45讲 - 基础篇》学习笔记

数据爬取数据处理可视化其他图书资源思维：《思维简史：从丛林到宇宙》商业相关：《洛克菲勒留给儿子的38封信》《商业冒险：华尔街的12个经典故事》《从0到1：开启商业与未来的秘密》《商业的本质》数据处理：《数据挖掘
Fancy_Jin·2023-11-08 07:29

第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别

人工智能基本上是通过一组规则（算法）将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合：“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西，“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器（计算机）模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面（技能）：学习、推理和自我纠正，以获得尽可能最大的效率。机器学习：机器学习基本上是一种研究/过程，它使系统（计算机）能够通过其拥
geeks老师·2023-11-07 20:42

第二章:人工智能深度学习教程-深度学习简介

深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支。它能够学习数据中的复杂模式和关系。在深度学习中，我们不需要显式地对所有内容进行编程。近年来，由于处理能力的进步和大型数据集的可用性，它变得越来越流行。因为它基于人工神经网络（ANN），也称为深度神经网络（DNN）。这些神经网络的灵感来自于人脑生物神经元的结构和功能，它们旨在从大量数据中学习。深度学习是机器学习的一个子领域，涉及使用神经网络来建模和解决
geeks老师·2023-11-07 20:03

优橙内推河南专场——5G网络优化（中高级）工程师

ictyc.com内推公司1：南京华苏科技有限公司内推公司2：厦门特力通通信工程有限公司内推公司3：浙江明讯网络技术有限公司南京华苏科技有限公司南京华苏科技有限公司是国内大型第三方移动通信无线网络优化和大数据挖掘服务供应商之一
优橙教育·2023-11-07 16:33

数据挖掘-FINAL笔记

FINAL笔记2023-06-2710:25缺失值填充：data=Imputer(missing_values=‘NaN’,strategy=‘mean’,axis=0)或fillna2023-06-2710:48散点图：plt.scatter(iris.data[iris.targetlabel,x_index],iris.data[iris.targetlabel,y_index],label
liwulin0506·2023-11-07 14:59

数据时代的新引擎：数据治理与开发，揭秘数据领域的黄金机遇！

文章目录一、数据时代的需求二、数据治理与开发三、案例分析四、黄金机遇《数据要素安全流通》《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》《数据保护：工作负载的可恢复性》《DataMesh权威指南》《分布式统一大数据虚拟文件系统
程序边界·2023-11-07 13:05

Scrapy 入门教程

Scrapy常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。通常我们可以很简单的通过Scrapy框架实现一个爬虫，抓取指定网站的内容或图片。
啊拉丁的鱼·2023-11-07 09:50

企业大数据挖掘平台推荐

大数据挖掘平台适合哪些应用场景呢？
泰迪智能科技·2023-11-07 09:15

高校为什么需要大数据挖掘平台？

目前数据挖掘已经成为各种应用领域的重要技术，大学数据挖掘课程的开放已经出现。数据挖掘课程整合了多门学科知识。该课程包括各种理论知识，也离不开相关的实用技术。
泰迪智能科技·2023-11-07 09:10

网络爬虫的实战项目：使用JavaScript和Axios爬取Reddit视频并进行数据分析

网络爬虫的应用场景非常广泛，例如搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等。
亿牛云爬虫专家·2023-11-07 08:00

python数据分析与基础实战_《python数据分析与挖掘实战》基础概念

数据建模.png数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业竞争力。
weixin_39800387·2023-11-07 05:10

1、机器学习入门

的一部分，研究如何让计算机从数据学习某种规律；机器学习并不是人工智能的全部，也不等同于人工智能；人工智能>机器学习>深度学习；人工智能范畴.png备注：手工创建的规则，属于AI，不属于ML；二、机器学习VS数据挖掘
波罗的海de夏天·2023-11-06 19:17

Python与机器学习库Scikit-learn实战

Scikit-learn是机器学习的一个开源Python库，它提供了许多算法和工具，可以帮助我们进行数据挖掘和机器学习。
心梓知识·2023-11-06 17:58

数据挖掘组队学习-金融风控0基础入门-Task3

金融风控0基础入门-Task3特征工程目标一、数据预处理二、异常值处理三、数据分箱四、特征交互五、特征编码六、特征选择目标学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法学习特征交互、编码、选择的相应方法完成相应学习打卡任务，两个选做的作业不做强制性要求，供学有余力同学自己探索一、数据预处理1.1缺失值的填充numerical_fea=list(data_train.select_dty
听风啊·2023-11-06 16:50

零基础数据挖掘——金融风控（四）实践逻辑回归

1、前言在重看我的项目的过程中发现自己对于相关知识点理解并不透彻，希望能理论联系实际，加深自己对基础知识的理解。项目来源于阿里天池学习赛——零基础入门金融风控-贷款违约预测，感兴趣的小伙伴可以自己去原文了解。逻辑回归的优缺点：优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问题，不需要缩放输入特
evilAI9527·2023-11-06 15:16

Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用

目录一、前言二、案例背景三、分析目标四、分析过程五、数据预处理1.清洗数据1.1合并订单表并处理缺失值1.2增加“市”属性1.3处理订单表中的“商品详情”属性1.4处理“总金额（元）”属性2.属性选择3.属性规约六、销售数据可视化分析1.销售额和自动售货机数量的关系2.订单数量和自动售货机数量的关系3.畅销和滞销商品4.自动售货机的销售情况5.订单支付方式占比6.各消费时段的订单用户占比七、销售额
库库的里昂·2023-11-06 07:47

生信必备技巧之R语言基础教程--列表

  R语言是数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言是解释运行的语言（与C语言的编译运行不同），它的执行速度比C语言慢得多，不利于优化。
生信师兄·2023-11-06 06:19

用spss进行数据的标准化处理_什么是数据标准化、中心化、归一化？SPSS又如何实现？...

在统计分析、数据挖掘过程中，经常性的接触到数据的标准化处理、数据中心化处理，还有数据归一化处理，那么它们各自是什么意思？如何通过SPSS软件实现呢？
weixin_39615991·2023-11-06 04:29

数据预处理之中心化和归一化

1.背景在数据挖掘和数据处理过程中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
Zhi Zhao·2023-11-06 04:29

英特尔投资47亿构建巨型实验室所谓何？数据中心已然进入“液冷时代”

英特尔|数据中心|浸没式液冷英伟达|东数西算|液冷数据中心随着东数西算、数据分析、数据挖掘、医药研发、机器识别等领域的发展，如何构建绿色数据中心越来越成为科研人员的研究方向。
蓝海大脑GPU·2023-11-06 02:05

Python 数据挖掘与机器学习技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析机器学
Yolo566Q·2023-11-06 02:59

Python 数据挖掘与机器学习实践技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析机器学
天青色等烟雨..·2023-11-06 02:55

一个企业级数据挖掘实战项目｜客户细分模型（上）

导读：今天给大家带来了一个Python业务分析实战项目——客户细分模型的应用案例上篇，本文阐述比较详细，包括代码演示、可视化图形展示、以及文字详细分析。分析较浅，希望能够给大家带来些许帮助，欢迎交流学习！文章较长，建议收藏～本文来源：数据STUDIO作者：云朵君客户细分模型是将整体会员划分为不同的细分群体或类别，然后基于细分群体做管理、营销和关怀。客户细分模型常用于整体会员的宏观性分析以及探索性分
weixin_38754337·2023-11-05 22:17

基于深度学习的商品检索技术

本文对这些方法进行了总结，然后概括地提出了商品特征学习框架以及垂类数据挖掘方式，最后介绍了商品检索技术在服装搭配中的应用。
原帅原帅·2023-11-05 15:47

数据挖掘课后作业

数据挖掘课后作业文章目录数据挖掘课后作业第一章一.单选题*（共4题,40.0分）*二.多选题*（共3题,30.0分）*三.填空题*（共3题,30.0分）*第二章一.单选题*（共6题,60.0分）*二.填空题
笙烛·2023-11-05 15:42
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