分析数据第50页

数据挖掘期末复习

商业层面是一种商业信息处理技术，主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，提取辅助商业决策的关键数据作用任务预测任务根据其他属性的值预测特定属性的值分类分析数据为类别做出准确描述或建立分析模型或挖掘分类规则

w1·2022-11-25 21:08

Python数据分析与可视化(数据分析)

数据分析数据统计与计算本节讨论使用Pandas来对数据进行处理和分析，主要包括以下内容获取数据的统计信息显示数据类型转换数据类型去除数据的重复值对数据进行分组寻找数据间的关系计算百分比在上一节“数据读取

喵了个汪q·2022-11-25 20:38

AttributeError: ‘Text‘ object has no property ‘FontProperties‘ 错误解决

今天，在学习《机器学习》-KNN近邻算法中，约会网站案例中，在第三步分析数据：使用Matplotlib化画图时，产生AttributeError:'Text'objecthasnoproperty'FontProperties

代码太难敲啊喂·2022-11-25 19:06

数据挖掘如何计算相关性_人工智能、机器学习和商业智能不可或缺的技术——数据挖掘...

“数据挖掘”这个术语常常被应用于各种大规模的数据处理活动中，如收集、提取、仓储和分析数据。它还可以应用于帮助

weixin_39789499·2022-11-25 18:57

python决策树id3算法_机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现

数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。一、决策树与ID3概述1.决策树决策

sultan_song·2022-11-25 18:13

数据挖掘决策树python_机器学习之决策树ID3(python实现)

数据挖掘中常用到决策树，可以用于分析数据，也可以用于预测。简单理解image.png如上图，前两个是属性，可以记为['nosurf

weixin_39737233·2022-11-25 18:42

MINIST手写数字数据集–神经网络（mini-batch）

1.2思路介绍导入数据集对导入数据进行处理设计神经网路训练的同时调整超参数得到正确率较高的模型保存模型对测试集中数据进行预测并将结果保存到新文件1.3分析数据集并读入数据处理数据以.CSV形式存储在MNIST_dataset

帅帅喵·2022-11-25 14:45

MATLAB介绍

公司开发的第四代高层次的编程语言和交互式环境数值计算，可视化和编程；MATLAB允许矩阵操作、绘制函数和数据、算法实现、创建用户界面；MATLAB能和在其他语言，包括C、C++、Java和Fortran语言编写的程序接口；MATLAB可以分析数据

std86021·2022-11-25 11:37

吴恩达机器学习作业8（下）--- 推荐系统

文章目录代码分析数据集代码分析导入数据datafile='data/ex8_movies.mat'mat=scipy.io.loadmat(datafile)Y=mat['Y']R=mat['R']nm

NP_hard·2022-11-25 11:24

怎么通过SPSS的神经网络模型预测结果

IBMSPSSStatistics同样具备神经网络模型，直接将需要分析数据导入IBMSPSSStatistics，然后进行简单配置即可使用神经网络模型。接下来就来看下如何使

nekonekoboom·2022-11-25 10:49

解读 | 数据分析领域七大热门职业

数据的历史人类存储和分析数据的最早例子可以追溯到公元前18000年，

CDA·数据分析师·2022-11-25 04:31

【机器学习】线性回归之加州房价预测

目录一、分析数据数据:二、拆分训练集和预测集1、构建训练集和预测集2、拆分三、训练模型四、开始预测五、评价六、散点图显示家庭收入中位数和房价中位数的分布一、分析数据importpandasaspd#导入

Fx_2003·2022-11-25 02:56

【机器学习】线性回归之预测商品的销售额

目录情境：一、读取数据二、分析数据1、热度图heatmap()2、散点图三、特征集和标签集1、学会查看数据2、拆分训练集和测试集四、线性回归五、开始预测六、评价测度七、模拟效果对比图ROC曲线八、给模型打分情境

Fx_2003·2022-11-25 02:23

pandas库介绍

1.Pandas是基于NumPy的一个开源Python库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“Paneldata”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。

/home/liupc·2022-11-24 22:19

智慧矿山 | 基于钻孔数据的三维地质模型可视化

地质数据一般主要以工程钻探形式获得,通过钻孔，来获取基本岩性信息和取样分析数据，从而获得详细

图扑数字孪生·2022-11-24 22:33

Pandas的应用---DataFrame

对象通过各种形式数据创建DataFrame对象读取其他文件创建DataFrame对象DataFrame属性和方法DataFrame常用方法获取数据索引和切片重塑数据concat函数merge函数数据处理数据清洗数据分析数据可视化总结

Yi Ian·2022-11-24 21:37

Apriori 算法-如何进行关联规则挖掘

“尿布与啤酒”这个案例就属于数据分析中的关联分析，也就是分析数据集中的内在隐含关系。关联分析可以被用于发掘商品与商品

一缕阳光lyz·2022-11-24 16:17

人工智能与机器学习——基于jupyter notebook的线性回归分析

使用Excel分析身高体重表要使用excel分析数据首先要在文件->选项->加载项->分析工具库打开数据分析功能（默认是没有打开的）选择数据->数据分析->回归选择x,y的值，勾选标准残差和线性拟合图右键拟合图选择现价趋势线

海绵宝里宝气·2022-11-24 15:29

读取TXT文档数据生成词云图

数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。

赖床份子·2022-11-24 11:58

4、EOF分析方法

分析1.1读取数据1.2异常数据修补（利用周围格点均值代替）1.3去除季节趋势1.4EOF分解（不去除缺测值）1.5EOF分解（去除缺测值）1.6结果分析2可视化与相关分析2.1EOF结果分析2.2相关分析数据链接作者

爱转呼啦圈的小兔子·2022-11-24 11:07

14、基于TensorFlow的房价预测

文章目录背景介绍收集数据（GatheringData)分析数据（Dataanalysis)数据清洗合并训练集和测试集删除“Id”列填充缺失值填充数值型缺失值填充非数值型缺失值特殊列缺失值填充特征工程数据压缩添加新的特征量将分类转化成数值分割训练集

爱转呼啦圈的小兔子·2022-11-24 11:04

机器学习（一）线性分类器——损失函数——梯度下降法

个人学习笔记，可能漏洞百出机器学习机器学习是人工智能的核心，是一种借鉴于人的学习行为，训练机器使其可以自行分析数据（图片，声音，文字）解决问题的方法。

五花肉为什么这么好吃·2022-11-24 07:19

数据分析入门：15种EXCEL数据分析功能

如果你曾经使用过Excel，那么你可能已经经历了选择不正确的公式来分析数据集的痛苦。也许你花了几个小时来研究它，但因为数据输出错误、或者功能太复杂了，最终还是以失败告终。

EasyV可视化实验室·2022-11-24 07:50

python 多项式回归假设检验_快速入门 Python 数据分析实用指南

数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集关注，转发，私信小编“01”即可免费领取Python学习资料！

tomorrow-77·2022-11-24 06:20

快速入门 Python 数据分析实用指南

数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据取或利

蓝桥云课·2022-11-24 06:19

[异常检测]Deep One-Class Classfication(Deep-SVDD) 论文阅读&源码分析

论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a文章目录论文阅读摘要相关工作模型结构实验源码分析数据集制作训练论文阅读摘要“尽管deeplearning在很多machinelearning

supergxt·2022-11-24 05:11

机器学习：Logistic回归处理用气象数据预测森林火灾的数据挖掘方法

一维数据：2.多维数据最大似然估计Logistic回归基本介绍基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于最优化方法的最佳回归系数确定最优化算法之梯度上升法训练算法：使用梯度上升找到最佳参数分析数据

whh_0509·2022-11-23 18:37

解读商业智能BI，数据仓库中的元数据

其本质就是完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程，也

派可数据BI可视化·2022-11-23 18:53

数据可视化分析报告这样做，大家都轻松

不仅做分析报告的人轻松了，看报表的也轻松了，毕竟除了能够一眼看懂分析报告，更能够随时随地根据实际需求去做自助式数据分析，点两下就能切换到不同维度分析数据。

qq_43696218·2022-11-23 17:21

基于Pytorch的中文情感分析实践

一、数据及环境基础本文使用中文微博情感分析数据集（Pytorch_practice/weibo_senti_100k.csvatmain·nowadays0421/Pytorch_practice(github.co

西南小游侠·2022-11-23 14:56

实战教程：如何将自己的Python包发布到PyPI上

你可能需要读取这2个平台的API，然后依次实现下载、分析数据的代码。是不是好麻烦，这样你可以

狂师vs·2022-11-23 13:13

python词云分析 jieba+wordcloud 按词频生成词云

《大数据文摘》历史文章top10进行词频分析数据来源及功能：爬取大数据文摘点赞量前10的文章，将文章转换成txt文档，进行词频分析并生成词云分析图。

yangqee0409·2022-11-23 11:09

HTAP混合事务/分析数据库调研

1什么是HTAPHTAP=Hybridtransactional/analyticalprocessing特指同时具备处理事务和分析能力的数据库目前国内有哪些开源产品：TiDB，OceanBaseGartner的最新报告表明，比单一统一数据库所能提供的优势更广泛。传统的应用程序架构将事务和分析系统分开。数字业务以及对业务时刻做出响应的需求意味着使用“事后”分析已不再适用。商业时刻是必须实时利用的短

只要开始永远不晚·2022-11-23 07:55

支持向量机回归_机器学习简单实践——支持向量机

——支持向量机Oct.17201901概念02特点03应用04线性分类器05实践模块1概念在机器学习中，支持向量机(英语：supportvectormachine，常简称为SVM)是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法

weixin_39683863·2022-11-23 06:56

小白学python买什么书-学生小白想自学Python，有没有什么推荐入门到精通书籍？...

行行业业都在用数据说话，而有效地分析数据，能够为决策者提供高效、快捷、直观的统计分析结果，帮助管理者快速做出判断和决策。

weixin_37988176·2022-11-23 03:39

Datawhale组队学习-图神经网络（三）

Datawhale组队学习-图神经网络（三）Taks03基于图神经网络的节点表征学习此次学习分为以下步骤：获取并分析数据集、构建一个方法用于分析节点表征的分布。

阿_边·2022-11-22 22:43

决策树的剪枝

目录一、为什么要剪枝二、剪枝的策略1、预剪枝（pre-pruning）2、后剪枝（post-pruning）三、代码实现1、收集、准备数据：2、分析数据：3、预剪枝及测试：4、后剪枝及测试：四、总结一、

guanze1·2022-11-22 22:57

人工智能与大数据就业前景_大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基

陈宇直·2022-11-22 19:51

【计量经济学】SPSS——一元线性回归【方差分析、残差分析】

基于中国居民总量消费支出与收入资料作一元线性回归分析数据可关注公众号：321红绿灯回复一元线性回归获得一、实验目的随着社会经济发展的步伐加快，人民生活水平得到明显的提高。

美滋滋一定会是研究生·2022-11-22 17:27

大模型产业化有四个关键，昇腾AI推动“AI+遥感”打了个样

（图：农业用地的遥感影像示意，来源：网络）这是AI+遥感赋能数字农业领域的一个场景，种地不用再被动“看天吃饭”，可以结合分析数据主动采取行动，告别面朝黄土背朝天的苦干模式，能够“心里有谱”、放宽心。

智能相对论·2022-11-22 16:58

python自动处理多个txt文件_【Python文件处理】递归批处理文件夹子目录内所有txt数据...

一.分析数据格式需要处理的数据是txt格式存储的。

weixin_39924198·2022-11-22 15:24

【数据挖掘】数据预处理

例如：不完整收集时的“不适用”数据值收集数据的时间和分析数据的时间之间的不同考虑人力/硬件/软件问题噪声数据采集仪器故障数据输入时的人为或

Torture_L·2022-11-22 15:49

七种常见的回归分析

回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点

Xin学数据·2022-11-22 14:45

鸢尾花分类(代码实现)----python机器学习基础教程

文章目录前言Step1：获取数据集并分析数据集Step2：拆分数据集(dataset)为训练集(train)与测试集(test)Step3：观察数据图(以pandas库生成数据图表)Step4：构建模型训练数据

Gaolw1102·2022-11-22 13:17

线性回归练习————线性回归、Anscombe四重奏以及【SVM线性分类】鸢尾花Iris数据集分析

数据集实例3.1.环境搭建2SVM(支持向量机)3.3源码3.4分类后添加上下边界四、小结五、资料引用一、线性回练习1.一元线性回归练习高尔顿数据集进行线性回归分析父母身高平均值和其中一个子女身高进行回归分析数据整理

MrKaj·2022-11-22 09:49

流量分析：如何分析数据的波动？

流量分析。内容分为四部分：背景；渠道分析；转化与价值分析；流量波动逻辑性分析。背景建立产品指标体系和报表之后，分析师和业务方最重要的事情就是每天看各种数据，而这个看数据的过程就是流量分析。这里的流量指广义的流量，并不一定单指日活。它是指所有的流量，比如用户从哪儿来，经过什么过程，产生什么价值，如果流量波动了，为何波动。从流量分析的定义来看，可以分为以下四部分：渠道分析——从哪来；转化分析——经过什

jackwang1780·2022-11-22 07:15

48 款数据可视化分析工具大集合！

1、Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要

数据不吹牛·2022-11-22 07:17

机器学习实战（代码部分）-- 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤（Ⅰ 准备数据：切分文本）

(3)分析数据：检查词条确保解析的正确性。(4)训练算法：使用我们之前建立的trainNB0()函数。(5)测试算法：使用classifyNB()，并且构建一个新的测试函数来计算文档集的错误率。

m0_38056893·2022-11-22 03:40

深度学习—卷积神经网络（CNN）全笔记，附代码

机器学习流程特征工程的作用特征如何提取为什么需要深度学习深度学习的应用深度学习缺点传统算法与深度学习编辑计算机视觉计算机视觉面临的挑战机器学习常规套路K近邻K近邻计算流程K近邻分析数据库样例：CIFAR

高山仰止_·2022-11-22 01:40

【机器学习】线性回归之波斯顿房价预测

目录一、分析数据它有三个部分:二、拆分训练集和预测集1、避免随机性我们打乱以下数据2、拆分三、训练模型四、开始预测五、评价一、分析数据importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionboston

Fx_2003·2022-11-22 01:54

推荐频道

分析数据