数据挖掘#特征工程

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

2024年高校建设大数据实验室建设的意义

数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础，以挖掘算法为核心，紧密面向行业应用的一门综合性学科。
泰迪智能科技·2024-01-18 20:12

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。
溯源006·2024-01-18 18:59

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。依据降维过程是否可以用一个线性变换表示，降维算法可以分为线性降维算法和非线性降维算法，下图展示了各种降维算法及其类别：降维的必要性：多重共线性和预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有2%。过多的变量，对查找
北航程序员小C·2024-01-18 12:53

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限，所以特征选择的目标大概如下：提高预测的准确性；减少模型的运行时间；能够对模型有更好的理解和解释。Filter(过滤法)基本想法是：对每个特征，分别计算它相对于类别标签的信息量，将所有信息量按照从大
北航程序员小C·2024-01-18 12:52

Python多线程爬虫——数据分析项目实现详解

爬虫通常用于搜索引擎、数据挖掘、网络分析、竞争情报、用户行为分析等领域。我们以爬取某个用户的博文列表并存储到
雪碧有白泡泡·2024-01-18 12:10

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

特征工程
德天老师·2024-01-18 08:45

体验了《怪物猎人：崛起》五月新版本后，我发现天彗龙套装很强

四月末，玩家们综合了各种线索和爆料，通过数据挖掘的方式推测在《怪物猎人：崛起》未来的版本中，钢龙、天彗龙、爆鳞龙、炎王龙以及霸主雷狼龙会相继登场！
爱游戏的萌博士·2024-01-18 01:14

结构化数据挖掘

经典的结构化数据挖掘什么是结构化数据结构化数据即表格数据（tabulardata），绝大多数数据都是表格数据。虽然现在有很多非结构化数据，但大多数是结构化数据，也会从非结构化中提取非机构化数据。
AntiGravity·2024-01-17 23:01

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在
风控小兵突击·2024-01-17 23:29

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold通过特征本身的方差来筛选类，如果一个特征的方差很小，说明样本在这个特征上基本没有差异，可能大多数值都一样。VarianceThreshold有重要参数Threshold，表示舍弃所
于饼喵·2024-01-17 22:23

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

文章目录分类问题的定义决策树问题Gini系数过拟合误差及泛化理论泛化理论的理解和证明相关习题都说港中文陶宇飞老师的数据挖掘课讲得非常好，这次选上，果然感觉老师思路清晰，循循善诱。
蒋大钊！·2024-01-17 21:16

数据百问丨数据分析师和数据挖掘工程师的区别

数据分析工作内容：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析–比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：d.精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；e.风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；f.市场研究分析（行业分析、竞品分
数据分析阿龙Aaron·2024-01-17 20:34

2024.1.16 用户画像day01 - 项目介绍

项目介绍整体流程:项目介绍-elasticSearch-业务数据源导入-离线指标开发-Flume实时采集-Nginx日志埋点数据-结构化流实时指标-制作报表数仓开发用户画像实时开发hive-spark数据挖掘结构化流
白白的wj·2024-01-17 15:40

大数据业务解析：探索OLAP、数据挖掘、即席查询和仪表板的无限潜力

大数据业务解析：探索OLAP、数据挖掘、即席查询和仪表板的无限潜力这个系列主要帮助那些想要了解大数据和想结合大数据到自己实际业务的人，使其掌握对应的技术和业务水平引言：在当今数据驱动的商业环境中，理解联机分析处理
Wade_Crab·2024-01-17 15:23

第十五周周报

摘要本周做数据挖掘和数据分析的大作业时，发现仅对评论进行积极和消极的态度的评价还不够，还得找到其与态度相关的关键字，比方说：坑、贵、海拔高、祖母朗玛峰；好、美、值得、纳木错；我们就可以大概知道，哪里景点负面情况多
Joy_moon·2024-01-17 15:12

计算机毕业设计 基于SSM的历史/博物馆藏系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2024-01-17 11:19

ElasticSearch（四）深入搜索查询

会对每个匹配条件的结果进行算分，打分的本质是排序；5之前采用TF-IDF，后面采用BM25；（*注意：往往分词器分词的结果也会对得分产生影响，可以先看看分词的结果再去判断评分）算法TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术
匠道·2024-01-17 11:53

【同济子豪兄斯坦福CS224W中文精讲】NetworkX代码学习笔记

文章目录安装配置创建图可视化图图数据挖掘参考资料安装配置matplotlib中文字体设置importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt#魔法指令，设置后在jupyternotebook
自律版光追·2024-01-17 09:18

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

k-means由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。
BIT_Legend·2024-01-17 07:00

读书笔记----数据挖掘01

数据挖掘的原因数据挖掘定义数据挖掘的数据类型数据挖掘之可挖掘模式数据挖掘技术数据挖掘所面向的应用数据挖掘的主要问题
临界爵迹·2024-01-17 06:13

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction机器学习实战BuildingMachineLearningSystemswithPython数据挖掘导论
uncle_ll·2024-01-17 05:22

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

导入数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\03数据预处理和特征工程\digitrecognizor.csv")data.head
医学小白学生信·2024-01-17 04:40

特征工程-特征处理（二）

特征处理二、时间特征处理将原本的具体时间拆分为年月日等多个特征变量，同时可以引入在一天的某个时间段，或者是当天是否为节假日等其他条件，还可以进一步结合其他特征，进行前后一个时间段或是多个时间段时间的特征差值。dt.shift(periods=1,freq=None,axis=0)连续型变量处理（一）单特征归一化和标准化数据的归一化和标准化是特征缩放的方法。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，
alstonlou·2024-01-16 21:33

特征工程-特征处理（三）

特征处理连续型变量处理（二）多特征降维PCAPCA是一种常见的数据分析方式，通过数据分解，将高维数据降低为低维数据，同时最大程度保持数据中保存的信息。fromsklearn.decompositionimportPCAA=np.array([[84,65,61,72,79,81],[64,77,77,76,55,70],[65,67,63,49,57,67],[74,80,69,75,63,74]
alstonlou·2024-01-16 21:30

电商数据采集|电商数据分析--常见的数据采集工具及方法

电商数据分析–常见的数据采集工具及方法以下文章来源于数据运营与数据分析电商数据采集**ss=“nolink”>数据运营与数据分析.走进数据，一起学习数据处理，数据分析，数据挖掘，一起成长，相信通过一起努力
我算是程序猿·2024-01-16 15:02

企业数据挖掘平台哪家好？听听客户的真实反馈

泰迪大数据挖掘企业服务平台让数据创造更大的价值，具有拖曳式、免开发建模、可私有化部署、可提供源代码方便定制、全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员服务等特点。
泰迪智能科技·2024-01-16 15:57

电商数据分析--常见的数据采集工具及方法

数据采集|数据运营和数据分析走进数据，一起学习数据处理，数据分析，数据挖掘，一起成长，相信通过一起努力，未来2-3年我们都会成为公司的中流砥柱。
电商数据girl·2024-01-16 14:31

数据服务：解锁数据价值的关键

数据服务是指为用户提供数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等一系列与数据相关的服务。
正儿八经的数字经·2024-01-16 14:57

机器学习在什么场景下最常用-九五小庞

数据挖掘和分析：如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。智能交通：如自动驾驶、交通管制、智能路牌等。医疗健康：如疾病预测、基因分析、医疗数据分析等。金融领域：如风险评估、信用评估、股票预测等。
Up九五小庞·2024-01-16 10:33

计算机毕业设计 基于Java的手机销售网站的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2024-01-16 08:23

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比
peter6768·2024-01-16 07:15

牛人（周志华）推荐的人工智能网站

北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEEComputerSociety北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室-PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所
城市中迷途小书童·2024-01-16 06:24

数据挖掘|决策树算法以及相关算法实现和例题讲解

声明：本专栏的所有内容皆是本人接触到的系统学习的老师的讲解内容，仅做整理分享。出处来源：分类问题：决策树+ID3算法+C4.5算法+考试例题讲解_哔哩哔哩_bilibili资料整理：链接：https://pan.baidu.com/s/1q786VaYJ9-1G7ZdfC6KL7A提取码：3k7m一、决策树的概念介绍（一）基础概念介绍
封印师请假去地球钓鱼·2024-01-16 05:40

AutoGluon安装及示例

AutoGluon安装及示例文章目录AutoGluon安装及示例AutoGluon_BackgroundAutoGluon安装运行示例打印相关配置信息数据预处理过程特征工程模型训练NLP模型训练使用模型
Every DAV inci·2024-01-15 19:03

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。
心宇gxy·2024-01-15 18:44

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

最近后台有些小伙伴在问我Python入门的问题，我推荐这个学习路线资料，可能你们有些已经在使用它，的确它是我见过最全的、最富有逻辑体系的Python技术栈总结，含有Python基础语法、前端、后端、Python做数据分析、数据挖掘
算法channel·2024-01-15 18:10

对数据模式的表述问题

2018/10/14前两天看到了《数据挖掘》那本黄书说的那个特征的表述问题。（先不说，我自己对整体上这个问题表述的问题，这个真的是平时锻炼的问题。）
VChao·2024-01-15 15:58

计算机毕业设计项目大全

文章目录0前言1javaweb管理系统毕设选题2javaweb平台/业务系统毕设选题3游戏设计、动画设计类毕设选题(适合数媒的同学)4算法开发5数据挖掘毕设选题6大数据处理、云计算、区块链毕设选题7网络安全毕设选题
caxiou·2024-01-15 14:54

LR.JAVA平台商业可视化大屏（BI）设计演示

关于BI商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
IT加班狗啊·2024-01-15 12:56

机器学习之特征工程

二、定义特征工程（FeatureEngineering）特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程，使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。特征工程简单
物随心转·2024-01-15 11:10

《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》与个人信息保护关键技术研究 | 京东云技术团队

特别是随着电子商务和移动网络的应用和普及，个人用户的地址、联系方式和银行账户信息也可以通过大数据挖掘或网络爬虫等手段获取。因此，个人信息安全管理压力增大，用户个人信息泄露事件时有发生。
京东云开发者·2024-01-15 11:09

数据挖掘04-常见数据分布

小白入门数据挖掘，从零开始，每周一更。01均匀分布均匀分布很好理解，随机取区间内的值X,每个值出现的概率相等实际应用场景没有找到，可能要到深入学习算法的时候才会用到。
南小明·2024-01-15 08:07

机器学习---xgboost算法

1.xgboost算法原理XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost
三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

自学习算法

2.特征提取：利用深度学习技术，自动从原始数据中提取有用的特征，减少人工干预和手动特征工程的需求。3.模型训练：使用各种深度学习模型进行训练，如卷积神经网络、循
.:::.·2024-01-15 04:26

计算机毕业设计 基于Java的国产动漫网站的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2024-01-15 04:45

弹性分布式数据集(RDD)

概要为了能解决在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算这个问题,我们提出了RDDs的概念.当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差,这个是RDDs的提出的动机.如果能将数据保存在内存中
盗梦者_56f2·2024-01-15 03:14

面向工业的复合自动机器学习

这包括数据清洗、数据预处理、数据增强等一系列操作，以便为后续的特征工程和模型训练提供高质量的数据源。二、特征工程特征工程是机器学习中的关键环节，对于模型的性能具有决定性的影响。
道亦无名·2024-01-14 22:30

软考中项系统集成项目管理工程师——第一章信息化基础知识易错考题

文章目录1.什么是信源信道信宿编解码2.商业智能系统3.什么是译码器4.什么是EDI5.构建国家综合信息基础设施的内容6.我国企业信息化发展战略要点7.企业落实《中国制造2025》战略规划的重要途径8.数据挖掘的定义
T-OPEN·2024-01-14 20:54

数据库系统(重点，上午下午都会考)

模型关系代数与元组规范化理论函数依赖价值与用途·键题目答案：A，ABCD，B范式（重点）第一范式第二范式第三范式BC范式题目模式分解列表公式法并发控制基本概念并发中存在的问题封锁协议数据库完整性约束数据库安全数据备份数据仓库与数据挖掘反规范化大数据
努力发光的程序员·2024-01-14 16:49
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