数据分析—机器学习

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2025-01-20 03:30

探索数据之美：用Python生成词云图

导语在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而如何从海量数据中提取有价值的信息并可视化展示，成为了数据分析与可视化领域的重要课题。
进击的六角龙·2025-01-20 02:16

预见未来：基于MySQL的实时用户行为影响预测系统，掌握商业先机

通过利用MySQL的强大功能和先进的数据分析技术，我们可以深入挖掘用户的每一次点击、浏览乃至购买背后的故事，不仅帮助公司更好地理解现有客户群体的行为模式，还能提前预测未来的趋势走向。
墨夶·2025-01-20 01:11

MySQL 进阶：运维与架构 - 延迟复制

这种机制在多种场景下都非常有用，例如，当需要在从服务器上保留旧的数据版本以供审计或备份时，或者当需要在从服务器上进行一些非实时的数据分析时。本文将详细介绍M
墨夶·2025-01-20 01:08

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
zhangbin_237·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。
一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？
2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。
码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark
house.zhang·2025-01-19 22:40

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。
墨夶·2025-01-19 21:34

MATLAB语言的数据库交互

MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。为了更有效地处理和分析数据，MATLAB提供了与各类数据库交互的功能。
Quantum&Coder·2025-01-19 18:44

Python-玩转数据-数据分析之分析思维

一、说明当下时代的社会生产发展，人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后，都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起，大数据思维已经逐渐被更动的人接受，随着其进一步发展，产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师，仅仅知道跑数据是不够的，还需要通过数据发现生产环节出现
人猿宇宙·2025-01-19 17:33

一文了解数字孪生是什么？数字孪生赋能哪些行业应用场景

导语数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器和数据分析实现实时模拟和控制。与元宇宙不同，数字孪生强调物理对象的复现，是元宇宙的技术基础。
橙子吖21·2025-01-19 17:02

【数据分析（二）】初探 Pandas

目录引言1.基本数据结构1.1.Series的初始化和简单操作1.2.DataFrame的初始化和简单操作1.2.1.初始化与持久化1.2.2.读取查看1.2.3.行操作1.2.4.列操作1.2.5.选中筛查2.数据预处理2.0.生成样例表2.1.缺失值处理2.2.类型转换和排序2.3.统计分析3.数据透视3.0.生成样例表3.1.生成透视表4.数据重塑4.1.层次化索引4.1.1.双层索引的Se
dandellion_·2025-01-19 16:27

数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角

引言：数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器、数据分析、物联网，实现实时模拟和控制。
CServer_01·2025-01-19 16:54

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。
小码快撩·2025-01-19 16:21

Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统

Python人工智能在气象中有多种应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 16:21

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。
Blair Long·2025-01-19 15:14

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。
suimodina·2025-01-19 15:42

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值（NetPromoterScore,NPS）6.转化率（ConversionRate）7.平均订单价值（AverageOrderV
莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

无效数据，你会怎么处理？

无效数据就像海洋中的漂流物，易被忽视，却可能对你的数据分析产生深远的影响。在这个瞬息万变的数字世界中，数据已经成为了决策的核心。但你是否曾想过，无效数据会如何悄然破坏你的洞察力？
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward
KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。
KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

14-美妆数据分析

前言美妆数据分析可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户偏好和产品表现importpandasaspdimportnumpyasnp一、数据清洗data=pd.read_csv(r'C:\Users\B\Desktop
william_liu1·2025-01-19 07:04

基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+D
计算机学姐·2025-01-19 07:03

Apache Hive--排序函数解析

通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。
大鳥·2025-01-19 06:31

第八讲 SCQL使用

第八讲SCQL使用部署系统项目设置联合分析scql概念：project：多个参与方在协商一致后加入到同一个项目中进行安全数据分析参与方身份认证数据表管理：管理参与分析的数据表的schema信息权限信息管理
huang8666·2025-01-19 06:21

数据入湖的前提条件：数据标准 之 数据质量评估

原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、
goTsHgo·2025-01-19 05:20

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

它是在传统地理加权回归（GWR）模型的基础上发展起来的，通过结合时间和空间两个维度，提供了一种更为灵活和精确的时空数据分析手段。背景和发展传统的地理加权回归（GWR）模型主要关注地理空间上的
有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

工业互联网架构

工业互联网架构的设计不仅需要满足数据处理和通信的要求，还需考虑设备互联、数据分析和安全等多方面的因素。本文将对工业互联网架构进行详细阐述，帮助理解其关键组成部分及其功能。
st20195114·2025-01-19 04:02

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二
好评笔记·2025-01-19 03:24

北大数学校友胡懿娟归国任教！重回母校，专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域

回来之后，她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域，致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞：能力与颜值并存！
·2025-01-19 03:57

Python字典详解

上代码：dict={‘线代’:“99”,“数据分析”:“99”,“概率论”:“98”}#创建字典print(‘小红同学的线代
2401_89224765·2025-01-19 02:20

使用Python爬虫将抓取的数据保存到Excel文件

随着数据分析需求的不断增长，保存和管理大量的数据变得尤为重要。
Python爬虫项目·2025-01-19 02:48

Python的Matplotlib库详解

Python的Matplotlib库详解Matplotlib是Python中功能强大的数据可视化库，广泛应用于科研、数据分析、报告生成等领域。它能创建各种类型的图表，帮助用户直观地展示数据。
pumpkin84514·2025-01-19 01:09

Python 爬虫入门教程：从零构建你的第一个网络爬虫

统计数据分析。爬
m0_66323401·2025-01-19 01:36
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