数据挖掘#特征工程第4页

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

每天一个数据分析题（一百五十五）

D.在数据挖掘的实践中，最佳实践是建立一个包含所有变量的大模型来处理不同情况。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取

紫色沙·2024-02-08 09:20

机器学习：特征工程笔记

在实践中，收集到的数据往往是不完整、含有噪声和不一致的，这对模型的性能构成挑战，因为其很大程度上依赖于输入数据的质量，因此，特征工程应运而生。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

机器学习：朴素贝叶斯笔记

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，广泛应用于机器学习和数据挖掘中。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。

程序遇上智能星空·2024-02-08 05:22

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。

一木Campus·2024-02-08 04:12

docker数据科学与spark镜像源与使用常见问题疑难解答

DreamNotOver·2024-02-08 01:16

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色

theskylife·2024-02-07 23:58

解析基于检索排序的知识图谱问答系统

实体链接的关键性2.4路径的构建与系统优化3难点与挑战3.1实体链接、命名实体识别和消歧3.2排序模型的挑战4优势4.1框架的灵活性4.2容易整合的端到端网络优化4.3综合运用排序模型5劣势5.1依赖特征工程

cooldream2009·2024-02-07 22:40

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

大数据应用工具有哪些

大数据分析工具：RapidMiner在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。

QFdongdong·2024-02-07 14:40

01 数据分析与可视化概述

数据挖掘则指的是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的和随机的实际应用数据中，通过应用聚合，分类，回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。数据分析有狭义和广义之分。

flysh05·2024-02-07 12:07

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。

妄心xyx·2024-02-07 11:52

金融信贷风控业务详解

带大家以全新的角度了解风控，包括风控信贷业务讲解、风控决策树、风控决策流、特征工程、三方数据对比和风控系统搭建等一系列知识。

RobinCode·2024-02-07 11:48

智慧海洋建设-Task3 特征工程

关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征（x、y、v）、DataFrame特征（计数特征和偏移量特征）、统计特征（聚合）、embedding特征（word2vec、NMF）这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果

1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

Python自动化机器学习库之evalml使用详解

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程，使其更加高效，EvalML库应运而生。

Rocky006·2024-02-07 07:42

信息系统开发与实践课现状调研批发零售领域中的信息系统实践现状调研大学编程作业（TUST 天津科技大学 2023年）

信息系统开发与实践课现状调研批发零售领域中的信息系统实践现状调研大学编程作业（TUST天津科技大学2023年）一、论文简介二、交流学习批发零售领域中的信息系统实践现状调研一、批发零售领域发展简介二、批发零售领域大数据三、批发零售领域信息系统四、批发零售领域信息数据挖掘五

末影小黑xh·2024-02-07 07:44

主流爬虫框架的基本介绍

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试.Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。

steamone·2024-02-06 22:21

API解析------------特征工程标准化StandardScaler()函数

StandardScaler()函数是sklearn包下的，所以每次使用要调用sklearn包。StandardScaler类是处理数据归一化和标准化。在处理数据时经常会出现这中代码：transfer=StandardScaler()x_train=transfer.fit_transform(x_train)x_test=transfer.transform(x_test)先解释下调用fit_t

西安人走哪都要吃泡馍·2024-02-06 22:34

计算机毕业设计基于SpringBoot的宠物爱心组织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·2024-02-06 19:36

机器学习简要概述

机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分：方法：

@Duang~·2024-02-06 19:03

计算机毕业设计基于SpringBoot的线上教育培训办公系统的设计与实现 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·2024-02-06 19:02

47页深度研报：揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们，强烈推荐看一看！

技术和它的中国同行们这篇研报，我看了感觉分析的还不错，风口来了，哪怕我们抓不住，也要置身其中~AIGC技术，也称为自适应增强型遗传算法，是一种基于人工智能的优化算法，用于解决各种现实问题，如图像处理、数据挖掘

Echo-Niu·2024-02-06 18:59

Ubuntu 下载百度云文件

Ubuntu下载百度云文件Background作为一个对数据挖掘比较感兴趣的小白，会经常跑一些数据实验，如果用自己的笔记本来跑不仅效率低下，而且影响其他工作，所以我一般会选择放到服务器上跑实验。

你韩大爷·2024-02-06 13:18

想学大数据？先看完这几本书再说

真正的数据爱好者有很多需要阅读的内容：大数据，机器学习，数据科学，数据挖掘等。

yoku酱·2024-02-06 06:55

“网络爬虫”是什么，他的原理是什么？

它们被广泛用于搜索引擎、数据挖掘、内容聚合以及其他需要大规模获取网页信息的应用中。网络爬虫的工作原理是通过遍历互联网上的链接，自动获取网页内容并进行解析。

莱森泰克科技·2024-02-06 04:29

Logistic回归分析实例

Logistic回归，即Logistic回归分析，是一种广义的线性回归模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

橘猫吃不胖·2024-02-06 00:23

GSP算法在数据挖掘中的应用

文章目录一：基本概念介绍二：从一个样例入手三论文中定义的一些细节四：GSP算法五.算法六源代码及数据集等总结七.参考文章一：基本概念介绍序列模式挖掘：指挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式序列模式挖掘的动机：大型连锁超市的交易数据有一系列的用户事物数据库。每一条记录包括用户的ID，事物发生的时间和事物涉及的项目。如果能够在其中挖掘涉及事物间关联关系的模式，即用户几次购买行为间的联系，可以采用更有

屈家全·2024-02-05 23:12

python财政收入预测分析_python 数据分析-- 实战1（收入预测分析）

—北京：清华大学出版社，2018首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1.预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有32561条样本数据，共有15个数据变量

weixin_39572152·2024-02-05 23:24

数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4特征工程

艾派森·2024-02-05 23:22

突然发现基本都是临床医生、医学生在搞纯生信数据挖掘

在2016年之前，你在PubMed上搜索meta分析这个关键词会发现大部分相关的文章都是来自国内***医院或者***医科大学；而在2016年之后，来自国内***医院或者***医科大学的meta分析类文章数量明显下降，而在PubMed上输入TCGA、GEObioinformatics这些关键词会发现越来越多来自国内***医院或者***医科大学的文章。从这些文章数量的变化可以看出，由于很多单位政策的改

SCI狂人团队·2024-02-05 19:49

企业级大数据平台应用场景介绍

从业务的角度看，企业级大数据平台功能可细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。

明月说数据·2024-02-05 16:10

好省官方邀请码是哪个?好省官方邀请码填写哪个?

基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析，“好省”APP通过内容制作、分享等方式，为消费者打通吃喝玩乐购全场景全业态，让消费者省钱省

氧惠评测·2024-02-05 14:52

python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现

pandas库广泛应用于数据挖掘和分析、金融和经济分析、科学和工程计算等领域。使用pandas库可以

Hann Yang·2024-02-05 08:52

挖掘建模概述

1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，通过完成这些任务，发现数据的价值，指导商业抉择，带来商业新价值。

三块给你买麻糬_31c3·2024-02-05 07:02

商业智能（BI）数据分析、挖掘概念

商业智能（BI）数据分析挖掘概念一、商业智能（BI）数据分析挖掘概念数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结。

kalvin_y_liu·2024-02-04 19:49

微商的产品越来越多，客户凭什么来购买你的？

未来的营销，不论是产品的痛点，还是服务体验，数据挖掘，故事创造…，，其实总结就一点，服务好你的忠实顾客／粉丝。你们同意吗？所以，如何服务？

金不唤伪君子·2024-02-04 18:35

evalml，一个有趣的 Python 库！

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过

Sitin涛哥·2024-02-04 16:56

时空数据挖掘新思路！25篇顶会论文汇总，含2024最新！

为了充分挖掘这些数据的潜在价值，时空数据挖掘技术随之兴起，这里就汇总了25篇时空数据挖掘领域顶会论文，涵盖了多个热门研究方向，一起看看这个领域最新研究成果吧！

AI热心分享家·2024-02-04 15:01

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

【转】机器学习--- 分类算法详解

原文链接：http://blog.csdn.net/china1000/article/details/48597469感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了，机器学习、数据挖掘的能力其实是有边界的。

奔狼的春晓·2024-02-04 11:42

【C题完整论文】2024美赛完整论文+代码参考（无偿分享）

C题：网球运动中的动力一、问题分析1.1问题一分析针对该问题，经过数据清洗和特征工程处理之后，即考虑对动量指标的定义，通过数据分析和相关性计算，选取是否发球、是否取得压制性得分、跑动差和失误率这四项指标作为基本的影响指标

RS_数模加油站·2024-02-04 11:33

python 查找两列不同的值、相同的值（dataframe数据探索）

在做数据挖掘时，查看训练集、测试集数据的情况时，有时需要查看两者之间不同的值和相同的值。

蓝翔厨师长·2024-02-04 09:56

大数据领域的数据仓库

它从多个异构数据源收集数据，对数据进行清洗、转换和整合，然后将其存储在一个集中的位置，以支持复杂的查询、报告、分析和数据挖掘任务。数据仓库的设计旨在优化查询性能和分析效率，支持决策制定过程。

薛定谔的zhu·2024-02-04 09:43

软考笔记--数据仓库技术

前端工具主要包括各种报表工具，查询工具，数据分析工具和数据挖掘工具，以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对O

赤露水·2024-02-04 07:12

大学python题库及答案,大一python期末

有这一篇就足够干货满满不看后悔个人主页→数据挖掘博主ZTLJQ的主页个人推荐python学习系列：☄️爬虫JS逆向系列专栏-爬虫逆向教学☄️python系列专栏-从零开始学python目录数据类型和变量

chatgpt001·2024-02-04 04:09

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。随着问题规模的增长所带来的所需训练样本的增长称为学习问题的样本复杂度（samplecomplexity）。在多数实际问题中，最限制学习器成功的因素是有限的可用的训练数据。我们通常都喜欢能与训练数据拟合程度更高的假设，当一个学习器在可能时

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

最简数据挖掘|房租价格预测

目录一、数据介绍二、数据统计分析1、数据基本统计2、数据缺失统计3、特征分布统计4、相关系数矩阵三、回归模型划重点少走10年弯路一、数据介绍数据源自最简数据挖掘系列，内容包括位置、出租方式、卧室/客厅/

Python风控模型与数据分析·2024-02-03 19:03

[Python] 如何使用scikit-learn的preprocessing和impute模块进行数据预处理（数据无量纲化，缺失值填充，对分类型特征编码与哑变量，对连续型特征进行二值化与分段）

数据挖掘的五大流程获取数据从各种来源收集数据，包括但不限于数据库、数据仓库、互联网、传感器、社交媒体等。获取数据的方式可以通过数据抓取、数据爬取、数据采集工具等方法进行。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

推荐频道

数据挖掘#特征工程