数据挖掘#特征工程

安利10个Jupyter notebook使用技巧

不可不知的JupyterNotebook使用技巧如果你用Python做开发，那么首选Pycharm；但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘，以及火热的机器学习和人工智能项目，JupyterNotebook
尤而小屋·2024-01-02 12:03

数据挖掘——认识数据

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之认识数据1.数据和信息**数据(data)**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
　木夕敢敢·2024-01-02 06:51

认识数据挖掘

一、数据挖掘的概念数据挖掘
mischen520·2024-01-02 06:49

机器学习预处理：特征工程

什么是特征工程特征是⽤于描述数据中的各种属性、变量或维度的信息，它们是模型⽤来做出预测或分类的输⼊。特征⼯程是使⽤专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作⽤的过程。
April123abc·2024-01-02 06:19

Python爬虫网页解析之parsel模块

pipinstallparsel==1.0.2二.模块作用改模块主要用来将请求后的字符串格式解析成re,xpath,css进行内容的匹配推荐Python大牛在线分享技术扣qun：855408893领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘
25岁学Python·2024-01-02 04:04

【LLM+RS】LLM在推荐系统的实践应用（华为诺亚）

文章目录note一、背景和问题二、推荐系统中哪里使用LLM1.特征工程2.特征编码3.打分排序三、推荐系统中如何使用LLM四、挑战和展望Reference一、背景和问题传统的推荐模型网络参数效果较小(不包括
山顶夕景·2024-01-02 04:44

搜广推之特征工程：基本原理和前沿研究（2023）

前言本文主要结合以往工作经验和前沿论文（截止2023年9月），来分析工业界和学术界中特征工程相关研究点，以及对未来发展的思考。
Ben_Fu·2024-01-02 02:32

CTR的一些基本概念

1.1点击率预估过程1.1.1特征工程（1）特征筛选：特征选择就是选择那些靠谱的Feature，去掉冗余的Feature，对于搜索广告Query和广告的匹配程度很关键；对于展示广告，广告本身的历
三块给你买麻糬_31c3·2024-01-02 00:18

机器学习前的数据清洗（异常值检验，标准化处理，哑变量处理）

机器学习简介机器学习模型训练前，需要把原始数据进行预处理，并建立合适的特征工程。
开始King·2024-01-01 23:37

1.5 The Leaming Problem-Machine Leaming and other Fields|机器学习基石（林轩田）-学习笔记

2018-06-27学习链接:1.5TheLeamingProblem-MachineLeamingandotherFields1.MachineLearningandDataMining(机器学习与数据挖掘
努力奋斗的durian·2024-01-01 23:29

2020-07-14

具体到技术环节，包括数据仓库、ETL、OLAP、数据挖掘、数据可视化这几个方面。大体上来看，BI可分为传统BI和敏捷BI。
木星_288b·2024-01-01 18:25

图神经网络--GNN从入门到精通

图神经网络--GNN从入门到精通一、图的基本表示和特征工程1.1什么是图1.2图的基本表示1.3图的性质--度（degree)1.4连通图，连通分量1.5有向图连通性1.6图直径1.7度中心性1.7特征中心性
小白学习记录·2024-01-01 17:26

终于有人把帆软BI和奥威BI讲清楚了！

奥威BI则更加注重数据挖掘和深度分析，通过高级算法和机
qq_43696218·2024-01-01 16:52

【Python特征工程系列】教你利用AdaBoost模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第187篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。
数据杂坛·2024-01-01 12:31

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

我用Python爬取美食网站3032个菜谱并分析，真香！

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤江雨霏霏江草齐，六朝如梦鸟空啼。这是巨变的中国，人和食物，比任何时候走的更快。
Python进阶者·2024-01-01 09:48

计算机毕业设计 基于html5的图书管理系统的设计与实现 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·2024-01-01 09:03

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

自动特征工程自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。
whitenightwu·2024-01-01 08:22

百面机器学习 -- No.2 特征工程 -- 训练数据不足的情况下会带来什么问题，如何缓解？

训练数据不足的情况下会带来什么问题，如何缓解？数据不足会带来什么问题如何解决？数据不足会带来什么问题机器学习任务的问题，可以简单的理解成寻找最佳的拟合函数和最佳的泛化函数，拟合函数是用来学习历史信息的，泛化函数是用来外推其他数据的（即，预测未来）。但是这两者并不是可以兼得的，我们前期通过先验知识来学习函数，后期通过后验知识来预测标签。在机器学习中，绝大部分模型都需要大量的数据进行训练和学习（包括有
小王做笔记·2024-01-01 08:20

机器学习（三） -- 特征工程（更新中）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的，其实不太重要可以跳过。此处以下所有内容均为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统、嗯应该是宏观）的讲解顺序与方式。第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西（当然远远不止这些），对大体框架有了
₫从心·2024-01-01 08:19

数据挖掘中的数据属性特点、描述性统计度量与相似度计算

目录1.引言2.数据挖掘中的数据属性2.1数值属性2.2标称属性2.3有序属性2.4无序属性3.描述性统计度量3.1中心趋势度量3.2离散程度度量3.3分布形状度量4.相似度计算4.1欧氏距离4.2余弦相似度
轩Scott·2024-01-01 07:51

数据挖掘 模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等plt.rcParams["f
亖嘁·2024-01-01 07:51

数据挖掘与知识发现：解析关键概念

目录1.引言1.1背景1.2意义与应用2.数据挖掘的基本概念2.1定义与范畴2.1.1数据挖掘的定义2.1.2数据挖掘的范畴2.2数据挖掘过程2.2.1问题定义2.2.2数据采集与清洗2.2.3特征选择
轩Scott·2024-01-01 07:49

原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容，真的是学习了

数据挖掘任务主要有关联分析、分类分析、异常分析和演变分析等。在大数据时代背景下，数据挖掘是重要的工作内容。对于大数据的挖掘是从海量的大型数据库中挖掘数据中存在的潜在价值和有效的信息，
SMILE_9025·2024-01-01 05:27

数据特征工程 | 特征筛选（过滤法）—— ANOVA

特征筛选的重要性：在机器学习和数据科学领域，特征筛选是优化模型性能和提高计算效率的关键步骤。当数据集包含大量特征时，不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和冗余信息，影响模型的泛化能力。因此，通过特征筛选，让我们能够从原始特征集中挑选出最具信息量的特征，提高模型的预测准确性和可解释性特征筛选的方法：特征筛选方法可以分为三大类：过滤法（Filter）、包装法（Wrapper）、嵌入法（Embedded）
算法如诗·2024-01-01 03:50

医学信息应用技术（1）急救知识点（90+）必背基础42题

C诊断相关组是美国以住院病人编码的一般步骤：确定分类设计目的、遵从分类依据、分类、分类排序、编码医学数据挖掘的特点：医学数据的异质性、隐私性、冗余性、多样性、不完整性，伦理的、法律的和社会问题。
【赢在起跑线~】·2024-01-01 02:31

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术
爱看书的小沐·2024-01-01 00:26

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

垃圾邮件（Spam）的泛滥成灾一直是电子邮件系统中的一个严峻问题。随着垃圾邮件技术的不断演变，传统的过滤方法逐渐显得力不从心。因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。通过对两个不同来源的数据集（trec和enron）进行综合分析和处理，我将展示
袁既望·2023-12-31 21:24

30个最受欢迎的数据挖掘面试问题答案-第1部分

本文将给大家介绍30个热门数据挖掘面试问题答案。这些问题在数据科学访谈中经常被问到。此外，这个热门面试问题数据挖掘答案包含的问题的答案，以帮助您破解数据科学家工作的面试。
栀子花_ef39·2023-12-31 18:54

【亚马逊云科技】使用Amazon Lightsail快速建站

本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。
一头小山猪·2023-12-31 17:57

计算机毕业设计 基于SpringBoot的高校竞赛管理系统的设计与实现 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·2023-12-31 16:15

计算机毕业设计 基于SpringBoot的高校危化试剂仓储管理系统的设计与实现 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·2023-12-31 16:15

计算机毕业设计 基于HTML5+CSS3的在线英语阅读分级平台的设计与实现 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·2023-12-31 16:11

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力·2023-12-31 15:24

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程
数据杂坛·2023-12-31 14:36

【Python特征工程系列】教你利用XGBoost模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第186篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。
数据杂坛·2023-12-31 14:34

【2023最新】Scrapy框架教程一-Scrapy的创建与启动及Scrapy基础命令

它可以被使用用途广泛，从数据挖掘到监控和自动化测试。scrapy官网学习网址：https://docs.scrapy.org/e
大聪明_花·2023-12-31 14:32

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。
是空空呀·2023-12-31 12:33

【12月比赛合集】22场可报名的数据挖掘大奖赛，任君挑选！

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！以下信息仅供参考，以比赛官网为准目录Kaggle（5场比赛）阿里天池（3场比赛）ZINDI（2场比赛）和鲸(Heywhale)（1场比赛）BaiduAIStudio（3场比赛）DataCastle（3场比赛）华为云（1场比赛）AIcrowd（2场比赛）C
CompHub·2023-12-31 10:30

九-1.聚类分析

聚类通常作为其他数据挖掘或建模的前奏一.特征认知1.有监督无监督分类:有监督学习（有标签学习）数据特征聚类:无监督学习（没有标签）数据特征2.聚类概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作
唐-import-某人·2023-12-31 08:46

SEER数据库系列|SEER数据挖掘文章有哪些研究模式

SEER数据的大规模数据优势是无可比拟的。大规模的病例数还可以减轻病理学诊断的少数或随机错误分类的影响。SEER依靠实验室的质量规范来最大程度地减少此类错误肿瘤发病率的研究SEER能发现一些无法通过简单的估计病例数和频数分布得出的结论。率（rates）告诉我们的是某个地区个体的发病率。而百分比（Percentages）只是告诉我们特定时间点上特定癌症的数量占所有癌症的比例。即使在从人群中收集每种癌
医科研·2023-12-31 06:48

大数据应用发展史：从搜索引擎时代到机器学习时代

文章目录搜索引擎时代数据仓库时代数据挖掘时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展
善守的大龙猫·2023-12-31 05:11

我体验了《怪物猎人：崛起》五月新版本后，发现新主线boss蛮有趣

值得一提的是：博士在四月末和大家分享了文章《在的后续游戏更新中，这五只魔物可能会出现》，其中玩家们通过数据挖掘的方式“预测”的新怪物已经全部应验！
爱游戏的萌博士·2023-12-31 01:28

CDA level1 学习笔记（已通过考试）

数据挖掘：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在
Sunshinetongtong856·2023-12-31 00:15

你为什么需要考研

比如，数据挖掘的知识，研究生懂很多，本科生基
Lio5n·2023-12-30 21:09

基于数据挖掘的会务管理系统-计算机毕业设计源码84883

摘要随着计算机技术的发展，特别是计算机网络技术与数据库技术的发展，使用人们的生活与工作方式发生了很大的改观。本课题研究的会务管理系统，主要功能模块包括用户管理，会议信息，会议签到，请假管理，评分记录，听会感受，意见箱等，采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用SpringBo
vx_bysj1330·2023-12-30 20:22

学计算机必参加的含金量赛事！但凡参加一个面试都要简单一倍

文章目录一、ACM国际大学生程序设计竞赛二、GPLT团队程序设计天梯赛三、蓝桥杯四、百度之星五、中国大学生计算机设计大赛六、数据挖掘及AI比赛七、结语一、ACM国际大学生程序设计竞赛ACM是美国计算机协会的简称
程序员刘皇叔·2023-12-30 20:48

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

【Python百宝箱】《AI之道：自动化机器学习与智能决策的终极指南》

本文深入探讨了多个强大的Python库，涵盖了从自动化模型选择、特征工程到模型解释性的全方位工具，为读者提供了丰富而实用的资源。
friklogff·2023-12-30 15:28

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（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。
小黄鸭呀·2023-12-30 15:48
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