数据分析—机器学习

awesome python 中文版 相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump
AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
Mr终游·2025-03-08 00:21

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。
会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析
海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据
yyc_audio·2025-03-07 23:42

Java爬取淘宝商品详情高级版接口的完整指南

在电商数据分析和市场研究中，获取淘宝商品的详细信息是一项重要任务。
Jelena15779585792·2025-03-07 22:31

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。
HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

网页自动化测试和爬虫：Selenium库入门与进阶

网页自动化测试和爬虫：Selenium库入门与进阶在现代Web开发和数据分析中，自动化测试和数据采集成为了开发流程中的重要部分。
萧鼎·2025-03-07 19:31

一分钟教会你如何把 DeepSeek 接入 WPS，开启智能办公新体验！

在数字化办公的时代，如何高效地处理文档、生成创意内容以及进行数据分析，是每一个职场人士的刚需。DeepSeek作为一款强大的AI助手，能够帮助我们快速完成这些任务。
多模态大模型·2025-03-07 18:21

(二)使用Pandas进行数据分析 - 查询数据的几种方法

Pandas查询数据的几种方法df.loc方法，根据行、列的标签值查询（#.loc既能查询，又能覆盖写入）df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询df.where方法df.query方法Pandas使用df.loc查询数据的方法使用单个label值查询数据使用值列表批量查询数据使用数值区间进行范围查询使用条件表达式查询调用函数查询Attention！以上查询方法，既适用于行，也适用于列注意观察
数据人章同学·2025-03-07 17:09

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程

工业级数据处理理论基础3.1内存优化3.2计算并行化3.3GPU加速4.实验环境与依赖库5.数据处理与分析流程6.Dask实战：分布式计算与GPU加速7.Modin实战：简洁易用的并行Pandas接口8.数据分析领域的
闲人编程·2025-03-07 17:06

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。
爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
小卷心菜.·2025-03-07 16:23

AI时代，数据分析师如何破局？

近年来，AI技术的迅猛发展正在深刻改变各行各业，数据分析领域也不例外。
atbigapp.com·2025-03-07 14:22

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

AI智能设计平台：AnKo引领未来创作与设计！

无论是图像生成、文字创作还是数据分析，AnKo都能提供相应的工具和服务。AnKo的多模型聚合，使得
gange574·2025-03-07 12:59

分钟级降水预报API：精准掌控天气变化

分钟级降水预报API是一种基于先进气象算法和大数据分析的应用程序接口，能够提供国内任一经纬度未来2小时内，每分钟降水量的精细化预报数据。用户只需通过简单的A
·2025-03-07 12:04

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。
飞300·2025-03-07 10:57

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
Echo_Wish·2025-03-07 10:47

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图

结合强大的视觉映射和交互功能，三维散点图不仅提升了数据分析的精度，还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D：3D散点图Demo总结Scat
Mr数据杨·2025-03-07 09:08

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

大型项目，选择conda还是Poetry要点分析

对于大型项目，尤其是涉及多语言协同开发的项目，比如数据科学项目中可能会用到Python进行数据分析，同时依赖底层用C语言编写的高性能计算库，conda可以很
Hello kele·2025-03-07 07:44

用python制作简单的小游戏,用python设计一个小游戏

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，这时数据分析就能解决等
w12130826·2025-03-07 04:48

TikTok矩阵系统介绍

矩阵系统主要涉及多个账号的内容规划、互动管理、数据分析等方面，适用于个人创作者、团队以及机构化运营。
m0_74891046·2025-03-07 04:16

python和java的优缺点-java有哪些python没有的优点?

两者各有各的优势：Python的优势：1.学起来简单，开发效率高，同样的功能用Java开发可能需要写200条代码，但是用Python只需要30~50条;2.在大数据挖掘方面有突出优势，是大数据分析首选的编程语言
weixin_37988176·2025-03-07 03:37

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。
Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。
知来者逆·2025-03-07 00:39

【Gaussian Model】高斯分布模型

估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中
HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中
HP-Succinum·2025-03-07 00:06

Python连接SQL SEVER数据库全流程

背景介绍在数据分析领域，经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，因此学习如何使用Python连接SQLServer数据库并获取数据是非常有用的。
web13508588635·2025-03-07 00:29

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB
电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入
木亦汐丫·2025-03-06 23:54

Python：分享一个Python爬虫入门实例（有源码，学习使用）

它广泛应用于数据采集、数据分析、网络监测等领域。以下是对Python爬虫的详细介绍：架构和组成：下载器：负责根据指定的URL下载网页内容，常用的库有Requests和urllib。
衍生星球·2025-03-06 22:19

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。
窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证
庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

python pandas 加速循环_Pandas DataFrame遍历加速/性能优化

如果您使用Python和Pandas进行数据分析，即使对于小型DataFame，使用标准Python循环也是很费时间的，而对于大型DataFrame则需要花费特别长的时间。有什么方法可以优化呢？
weixin_39653622·2025-03-06 21:07
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