数据分析—机器学习第2页

【机器学习】什么是逻辑回归？

什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。通俗易懂的理解我们可以通过一个简单的例子来理解逻辑回归。例子：判断一个学生是否能通过考试假设你是一个老师，想要通过学生的学习时间（每周学习的小时数）来预测他们是否能够通过考试（通过或不通过）。为了让问题更简单，我们假设一个学生的学习时间和

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

2024年河南省职业院校技能大赛高职组 “大数据分析与应用” 赛项任务书（四）

2024年河南省职业院校技能大赛高职组“大数据分析与应用”赛项任务书（四））背景描述：任务一：Hadoop完全分布式安装配置（25分）任务二：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取任务三：数据采集与实时计算

落寞的魚丶·2025-03-25 19:32

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学假设你是一个刚接触逻辑回归的学生，如何能够快速理解并构建逻辑回归的理论体系，帮助进行后续机器学习课程？

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

·2025-03-25 18:30

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习

·2025-03-25 13:51

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用2.2.2.2基于规则的IDS2.2.2.3机器学习在车内网络入侵检测中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

大数据（2）Hadoop架构深度拆解：HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优

2.1联邦架构的深度实践2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle机制全链路优化3.2资源调度革命：从MRv1到YARN3.3企业级编码规范四、千亿级数据分析实战

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-25 13:48

chatgpt赋能Python-python_docx_目录

简介Python是一种非常优秀的编程语言，主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中，常常需要使用文档处理相关的工具，例如MicrosoftWord。

李自提·2025-03-25 13:45

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

基于大数据的滴滴出行数据分析与可视化系统(源码+vue+可视化大屏展示+爬虫分析+讲解等)

收藏关注不迷路！！文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录程序资料获取一、项目技术二、项目内容和项目介绍三、核心代码四、效果图五、资料获取程序资料获取文末获取资料一、项目技术开发语言：Pythonpython框架：Django软件版本：python3.7/python3.8数据库：my

qq_1406299528·2025-03-25 10:29

Python爬虫实战：爬取猫眼与淘票票电影票务平台数据

对于数据分析师、开发者或电影行业从业者而言，从这些平台爬取数据是一个非常有价值的任务。在本文中，我们将深入介绍如何使用Python爬虫技术，爬取猫眼和淘票票电影票务平台上的数据。

Python爬虫项目·2025-03-25 10:52

Python爬虫实战：携程旅游平台数据爬取

对于旅行爱好者、数据分析师或商家来说，爬取携程网站上的旅游数据，能够帮助他们更好地了解市场需求、优化旅游路线、提高酒店预订率等。

Python爬虫项目·2025-03-25 10:52

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

无论是大量文件上传、广泛的数据分析脚本，还是复杂的构建过程，我们最不希望的就是我们的机器在任务中途进入睡眠状态。输入caffeinate命令–macOS的内置解决方案，可在您最需要时保持系统唤醒。

好好学习 666·2025-03-25 10:51

python爬虫学习笔记-requests基础

我们都知道，当前我们所处的时代是大数据的时代，在大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集。优

资料小助手·2025-03-25 09:49

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

BatteryHistorian环境搭建配置

BatteryHistorian数据分析BatteryHistorian环境配置1.Go语言环境配置1.下载安装(go1.8.windows-amd64.msi)https://studygolang.com

Ansen360·2025-03-25 05:16

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

汽车制造数字化

提高产品质量：利用数字化手段对生产过程进行实时监控和数据分析，能够及时发现质量问题并进行精准控制，降低产品缺陷率，提高产品质量的稳定性和一致性。

观无·2025-03-25 03:33

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六

xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南

Python作为数据科学的主流编程语言之一，拥有强大的库和工具，使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。

威哥说编程·2025-03-25 02:27

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

Python, C ++开发自然灾害预警APP

该APP旨在通过实时监测、数据分析和智能预测，为用户提供自然灾害（如地震、洪水、台风等）的预警信息，帮助用户提前采取防范措施，减少灾害带来的损失。

Geeker-2025·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier决策树(DecisionTree)可解释性强，自动处理非线性关系需可视化决策规则tree.DecisionTreeClassifier随机森林(Random

恸流失·2025-03-25 01:17

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代，每个行业都在经历一场数据革命。

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

Python：简洁、高效与强大的编程语言

自1991年由GuidovanRossum发布以来，Python已经成为世界上最流行的编程语言之一，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等多个领域。

·2025-03-25 00:30

Python---数据分析(Pandas十一:二维数组DataFrame统计计算二)

1、std用于计算DataFrame中数值的标准差。DataFrame.std(axis=0,skipna=True,ddof=1,numeric_only=False,**kwargs)描述说明axis{0或‘index’,1或‘columns’,None},默认为0。这个参数决定了计算标准差是在哪个轴上进行：如果axis=0或axis='index'，则对每列进行计算，返回一个Series，其

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-25 00:39

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

数据分析异步进阶：aiohttp与Asyncio性能提升

一、时间轴呈现方案进程2023-04-01：需求确认确定目标：使用aiohttp与Asyncio提升采集性能，目标采集今日头条网站的新闻数据（标题、内容、时间等）。同时要求在程序中加入代理IP、Cookie和UserAgent的设置，保证反爬策略应对得当。2023-04-02：初步开发与测试开发基础异步爬虫框架，实现对目标网站的异步请求。初步测试发现由于目标网站限制措施，直接请求经常返回异常或内容

亿牛云爬虫专家·2025-03-24 23:04

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

大数据学习（82）-数仓详解

用于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据

viperrrrrrr·2025-03-24 20:41

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

费控系统是做什么的

其中费用监控通过实时采集和精细数据分析，帮助企业实时掌握资金流向和支出情况，从而确保预算执行与资金使用的准确性。

·2025-03-24 20:49

电商精准营销—数据预处理概述

数据分析的基本流程：在数据分析中，通常着眼于需求，围绕着分析的目的进行数据分析工作。在大数据时代，数据量众多，数据信息质量不同，只有围绕这分析目的才能快速选择出有用的数据。

Ssaty.·2025-03-24 19:35

MySQL中处理JSON数据

MySQL中处理JSON数据已成为大数据分析领域的一个新方向，这一功能自MySQL5.7版本引入以来，为数据库管理系统在处理非结构化数据方面提供了强大的支持。

小村学长毕业设计·2025-03-24 19:32

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档一、项目背景在教育领域，传统的人工阅卷方式效率低下、主观性强且易出错，难以满足大规模考试及频繁测评的需求。

YiWait·2025-03-24 19:59

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

Python 爬虫实战：汽车电商平台价格波动监控与市场趋势洞察

目录一、环境准备与依赖安装二、目标网站分析1.网站页面结构分析2.数据爬取策略三、代码实现1.数据抓取模块(1)爬取车型列表(2)爬取车型详情(3)主爬取函数2.数据存储模块3.数据分析模块四、完整工作流程

西攻城狮北·2025-03-24 18:50

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

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