数据分析—机器学习第33页

【解决（几乎）任何机器学习问题】：处理分类变量篇（上篇）

这篇文章相当长，您可以添加至收藏夹，以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传，请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难，因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中，我将讲述不同类型的分类数据，以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量？分类变量/特征是指任何特征类型，可分为两⼤类：⽆序，有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量，这些类别没有任何相关顺序。例如，如果将性别

X.AI666·2024-02-19 13:01

C语言指针进阶

(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

空杯心！·2024-02-19 13:00

数据分析案例：共享单车

这是一份用户消费行为的分析报告1.进行用户消费趋势的分析（按月）每月的消费总金额每月的消费次数每月的产品购买量每月的消费人数2.用户个体消费分析用户消费金额，消费次数的描述统计用户消费金额和消费次数的散点图用户消费金额的分布图用户消费次数的分布图用户累计消费金额占比（百分之多少的用户占了百分之多少的消费额）3.用户消费行为用户第一次消费（首购）用户最后一次消费新老客户消费比：多少用户仅消费一次，每

ohni_·2024-02-19 13:45

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？

政安晨·2024-02-19 13:26

【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】（4）数据准备的流程

数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据，例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习标签的过程

giszz·2024-02-19 13:47

2022-11-30

要看数据，根据数据分析现状是怎样？现阶段的目标是什么？要思考根据客观的条件下，是否可以借鉴成功的经验，如果没有，如何理性分析做出创新或者另辟蹊径。在这个过程中，要避免出现定位的偏差，“你”“

db89e016780b·2024-02-19 12:07

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke

政安晨·2024-02-19 12:09

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。

Echo_Wish·2024-02-19 12:34

单细胞转录组基础分析六：伪时间分析

Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。

Seurat_Satija·2024-02-19 12:25

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

放量十字星什么意思？上涨途中放量十字星意味着什么？

股市从来就不是靠运气，需要依靠强大的数据分析，再结合大量的资料搜集，再经过详细的分析做出合理的推测，才能够让股民无往不利。

短线交易秘诀·2024-02-19 12:14

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

非得用matlab来搞机器学习的东西？不是不是，matlab也有集成了许多机器学习算法，当然，都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

Backtrader 文档学习- 整体架构功能分析理解

它提供了一套完整的工具和功能，使得用户可以方便地进行策略回测、实盘交易以及数据分析。

六月闻君·2024-02-19 11:04

python毕设选题 - 大数据上海租房数据爬取与分析可视化 -python 数据分析可视化

#1前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是基于大数据上海租房数据爬取与分析可视化学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1课题背景基于Python

DanCheng-studio·2024-02-19 11:54

python毕设选题 - 大数据二手房数据爬取与分析可视化 -python 数据分析可视化

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是基于大数据招聘岗位数据分析与可视化系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1课题背景首先通过爬虫采集

DanCheng-studio·2024-02-19 11:54

python毕设选题 - 大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化学长这里

DanCheng-studio·2024-02-19 11:24

python毕设选题 - 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是大数据全国疫情数据分析与3D可视化学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：

DanCheng-studio·2024-02-19 11:47

边坡位移监测设备：守护工程安全的前沿科技

一、边坡位移监测设备的重要性边坡位移监测设备能够实时监测边坡的微小变化，通过数据分析，可以预测边坡的稳定性，及时发现潜在的安全隐患。在山地、河流等复杂地形地貌中，边坡的稳定性直接关系到工程安全，一旦

山东仁科·2024-02-19 11:04

揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。

·2024-02-19 11:41

大数据01-导论

零、文章目录大数据01-导论1、数据与数据分析**数据：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

李宥小哥·2024-02-19 11:32

RapidMiner数据挖掘

RapidMiner数据挖掘入门之一：概要1简介RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。

arrow8071·2024-02-19 11:28

线性回归：大体介绍

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。

Galaxy银河·2024-02-19 11:56

RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner

它侧重于各种特定步骤，以进行直接的探索性数据分析。因此，其主要目标是测试一些检查初步数据特征的方法。大多数练习都是关于图表技术，通常用于数据挖掘。为此，我们将使用RapidMiner软件。

思诺学长·2024-02-19 11:23

虚实技术整合打造“真”智慧城市

物联网不可或缺的组成要素中，广泛布建在人们生活周围的传感器，其所产生的大量信息，已成为人工智能、机器学习的重要基础。

智能交通技术·2024-02-19 11:14

蓝桥杯备战每日一练-----Python

基础刷题2月3日一、斐波那契数列题目描述代码二、cryin的斐波那契数列代码总结一、斐波那契数列示例：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

MLinfinite·2024-02-19 11:44

Python3数据分析与挖掘建模（7）使用matplotlib和seaborn画图

1.可视化分析1.1概述可视化分析是数据分析中重要的一环，它可以帮助我们更直观地理解数据的特征、趋势和关系。

鮀城小帅·2024-02-19 11:13

Python数据分析实战【八】：用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图【文末源码地址】

绘制散点图源码地址本文可以学习到以下内容：matplotlib中文乱码解决办法seaborn中文乱码解决办法seaborn库csv数据下载地址用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图散点图小凡在做数据分析的时候

帅帅的Python·2024-02-19 11:12

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据分析是从原始数据中提取有用信息并做出决策的过程。这个过程通常包括数据预处理、分析建模和数据可视化等关键步骤。

终将老去的穷苦程序员·2024-02-19 11:11

数据分析 — Pandas 数据加载、存储和清洗

目录一、文件读取1、常见文件读取函数2、read_csv()3、read_table()4、read_excel()5、read_json()6、read_html()7、大文件读取二、数据保存1、csv2、excel3、json4、html5、MySQL1、连接数据库2、MySQL存储到本地3、本地存储到MySQL三、数据清洗1、处理缺失值1、判断数据是否为NAN2、删除缺失值3、填充缺失值2、

永远十八的小仙女~·2024-02-19 11:05

数据分析 — Pandas 分组聚合

目录一、函数应用和映射1、apply2、map二、汇总和描述统计1、计算平均值2、计算中位数3、计算总和4、找到最小值5、找到最大值6、计算标准差7、计算方差8、计算非空值的数量9、生成摘要统计信息10、计算唯一值的频率三、str属性1、str.len()2、str.lower()和str.upper()3、str.replace()4、str.strip()、str.lstrip()和str.r

永远十八的小仙女~·2024-02-19 11:35

open3d k-means 聚类

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一

云杂项·2024-02-19 11:04

Dataframe型数据分析技巧汇总

数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。

YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

超详细 | Python数据可视化入门教程（Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts）

数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况，便于让读者更高效阅读，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，如果使用Python做数据可视化，建议学好如下这四个Python数据分析包

酒酿小小丸子·2024-02-19 10:15

数据分析 — 动画图 pyecharts

目录一、概念二、安装和导入三、绘图逻辑四、绘图1、柱状图2、折线图3、散点图4、饼图5、南丁格尔图6、Geo()地理坐标第7、Map()绘制区域8、词云图9、层叠图10、3D图11、仪表板一、概念Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库，它通过Python生成Echarts的图表，并支持多种常见的图表类型，如折线图、柱状图、散点图、饼图等。官网地址：https://pyec

永远十八的小仙女~·2024-02-19 10:43

数据分析 — Matplotlib 、Pandas、Seaborn 绘图

目录一、Matplotlib1、折线图2、柱状图3、水平条形图4、直方图5、散点图6、饼图二、pandas1、折线图2、柱状图三、seaborn1、散点图2、箱线图3、直方核密度图4、成对图一、MatplotlibMatplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。它提供了丰富的绘图工具，可以用于创建各种类型的图表。安装和导入：pipinstallmatplotlibimportma

永远十八的小仙女~·2024-02-19 10:13

ChatGPT原理以及发展

ChatGPT模型，备受关注，不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

MapReduce

MapReduce定义mapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发基于hadoop的数据分析应用的核心框架。

诺冰1314·2024-02-19 10:46

Python可视化工具集合来报道（上）

可视化工具在数据分析和数据展示中扮演着重要的角色。这些工具不仅可以帮助用户更好地理解数据，还能支持决策制定、故事讲述和洞察发现等方面。

·2024-02-19 10:32

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

·2024-02-19 10:29

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA的主要思想是通

·2024-02-19 10:25

第七篇【传奇开心果系列】Python微项目技术点案例示例：数据可视化界面图形化经典案例

传奇开心果微博系列系列微博目录Python微项目技术点案例示例系列微博目录一、微项目开发背景和项目目标：二、雏形示例代码三、扩展思路介绍四、数据输入示例代码五、数据分析示例代码六、排名统计示例代码七、数据导入导出示例代码八

传奇开心果编程·2024-02-19 10:09

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR

·2024-02-19 10:49

怎么用ETL工具实现MQ消息同步

而在一些特定场景下，需要将MQ中的消息同步到数据仓库或其他存储系统中，以便进行更深入的数据分析和挖掘。这时候，ETL工具可以成为实现MQ消息同步的利器。

·2024-02-19 10:43

洞悉代币资金流，助力 GameFi 项目运营决策

数据分析是运营游戏的重要手段。通过数据分析，项目方可以了解玩家行为模式、游戏经济情况、游戏经济机制等，从而做出更加合理的运营决策。Footprint提供的GameFi数据，包括资金流数据、业

·2024-02-19 10:28

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。

JayGboy·2024-02-19 10:30

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