数据挖掘#特征工程

计算机毕业设计 基于SpringBoot的校园闲置物品交易系统的设计与实现 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·2024-01-25 09:52

机器学习笔记02：特征工程

机器学习笔记02：特征工程文章目录机器学习笔记02：特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据
fafagege11520·2024-01-25 09:12

Task2 数据分析 (1)

Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分，带你来了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备，欢迎大家后续多多交流。
__y__·2024-01-25 08:57

机器学习 | 掌握Matplotlib的可视化图表操作

当然博主也不能面面俱到的讲解到所有内容，详情请参考：官网可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。将数据进行可视化，更直观的呈现。使数据更加客观、更具说服力。
亦世凡华、·2024-01-25 07:48

GEO数据挖掘学习笔记二

学习教程来源于《手把手教你GEO数据库差异基因分析》本次学习笔记内容为通过GEO2R在线工具进行差异基因分析通过了解，个人觉得这个方法相比R语言的优势是更普适性，以及更加“傻瓜”，方便学不明白R语言的同学。第一步：同R语言，找到相关的数据集第二步：点进页面详情，进行GEO2R在线分析第三步：选择分组信息，点击分析第四步：下载数据，得到差异基因数据集，如果仅得到差异基因即可，可不进行后续操作。第五步
slim_zhang·2024-01-25 06:30

数据挖掘笔记(期末复习用)

http://47.101.52.166/blog/back/python/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98.html#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B
肯定是疯了·2024-01-25 04:06

分销商产品未来销售情况预测--数据分析实战

目录介绍知识点未来销售额预测介绍导入数据并预览训练集销售商品的类别信息商品信息数据集商店信息数据可视化每天的销售量分布图销售价格分布图商店的分布情况商店所有商品的价格情况商店每天的销售情况商品的种类信息哪种类别的商品卖得最好数量前二十五个商品信息这些商品与总销售额的关系特征工程构建模型分析总结介绍以往数据分析中
HHAoW·2024-01-24 18:23

西班牙高速列车票价预测分析--数据分析实战

知识点数据清洗特征工程预测模型构建数据集预处理数据在资源里。现在先来加载数据，通过下面代码下载数据。加载并预览数据前五行importpand
HHAoW·2024-01-24 18:52

【论文阅读】Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft

它在许多工业应用中非常流行，是数据挖掘中的一个重要研究领域。为了解决时间序列异常检测的问题，作者提出了一种基于谱残差(SR)以及卷积神经网络(
EmoryHuang·2024-01-24 18:04

关联规则挖掘算法的介绍

学号：17020110019姓名：高少魁【嵌牛导读】关联规则挖掘算法是数据挖掘中的一种常用算法，用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。
Clearlovekui9·2024-01-24 18:19

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的
weixin_39874366·2024-01-24 17:58

ID3, C4.5和CART的异同点

ID3,C4.5和CART都是决策树算法，它们在数据挖掘和机器学习中被广泛应用。下面是它们的一些异同点：相同点：都是用于构建决策树的算法，可以用于分类和回归问题。
今天也要加油丫·2024-01-24 11:35

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用XGBoost进行集成3.1数据集特征与评估指标的选择3.2XGBoost模型的选择与调优3.3特征工程的重要性
theskylife·2024-01-24 11:34

人工智能是做什么的

此外，他们还需要了解自然语言处理、数据挖掘和图像处理等领域的知识，以便应用到实际任务
人工智能技术与咨询·2024-01-24 10:49

日更73｜你的工作，会被人工智能取代吗？

数据挖掘就是从已
飛妃1224·2024-01-24 08:21

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现

对于序列分类任务，常用的思路有两种：1、原理统计相关，分解序列的相关性质研究规律（人工设计特征，再分类）2、数据挖掘
钟的子期·2024-01-24 07:44

数据挖掘笔记1

课程：清华大学-数据挖掘：理论与算法（国家级精品课）_哔哩哔哩_bilibili一、LearningResources二、Data数据是最底层的一种表现形式。数据具有连续性。
幽径微澜·2024-01-24 05:05

肿瘤分析数据挖掘及信息解读

肿瘤基础特点：疾病，无限增殖基因相关细胞进化过程中发展异常，突变积累概念：germlinemutation:生殖细胞突变somaticmutation:体细胞突变，不可遗传drivermutation关键突变passengermutation无关紧要二次打击学说：生殖细胞和体细胞突变双重打击引发，体细胞积累起关键。所以后续主要是以体细胞突变研究为主。癌症基因组研究趋势：小样本WES——大样本mul
生物信息与育种·2024-01-24 04:27

Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression

GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归)，使我们可以使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数
gravity_w·2024-01-24 04:08

2023“SEED”第四届江苏大数据--新能源赛道 复赛Btop2总结

交流群里面有人喊话：单模220，如果真的是这样，也很想学习下特征工程的思路以及使用模型。这个比赛让我感觉很诧
汀沿河·2024-01-23 09:00

【百面机器学习】读书笔记（一）

本文主要内容为前两章，特征工程和模型评估。
Karen_Yu_·2024-01-23 09:28

代码+视频--NHANES数据(复杂调查数据)亚组交互函数1.6尝鲜版（P for interaction）发布---用于一键生成交互效应表

在SCI文章中，交互效应表格（通常是表五）能为文章锦上添花，增加文章的信服力，增加结果的可信程度，还能进行数据挖掘。
天桥下的卖艺者·2024-01-23 07:58

R语言简介

1.R语言R语言是一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图和数据挖掘。2.R语言特点免费、开源，兼容性好（Windows、MacOS或Linux)。
学计算机的·2024-01-23 07:57

数据分析的理念、流程、方法、工具（上）

不论是互联网行业，还是零售业、制造业等，各行各业都在依托互联网大数据（数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据呈现）实现企业价值。
学掌门·2024-01-23 07:38

分享行政检察院法律监督模型的构建价值和运用范式

在数字化时代背景下，行政检察监督办案要深入推进检察大数据战略，推动办案模式从“个案为主、数量驱动”向“类案为主、数据赋能”转变，通过数据分析、数据碰撞、数据挖掘发现治理漏洞或者监督线索，依法能动履行行政检察监督职责
泰迪智能科技·2024-01-23 07:18

图像取证:源识别和伪造检测(Image Forensics: source identification and tampering detection) 续2

xizero00常熟理工学院(CSLG)下一代互联网实验室NGIL在翻译的过程中遇到很多不懂的知识点，同时也恶补了相关的知识，包括《数字图像处理》，《统计学习基础》，《机器学习》TomMitchell,《数据挖掘
c2a2o2·2024-01-23 06:57

计算机毕业设计 基于SpringBoot的律师事务所案件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·2024-01-23 06:29

Python爬虫的9个具体应用场景案例分析与具体应用。

文章目录前言一、新闻采集二、数据挖掘三、网站监测四、舆情分析五、爬虫定制化开发六、数据采集与处理七、网络安全八、网络营销九、自动化测试关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python
只存在于虚拟的King·2024-01-23 04:04

神经网络 推荐

数据挖掘工程师一般都做什么？数据挖掘工程师是做什么的？数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了AI爱发猫www.aifamao.com。
「已注销」·2024-01-23 00:25

【毕设选题指导】2024 数据分析与挖掘方向毕业设计选题推荐

目录前言数据挖掘方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。
Mini_hailang_IT·2024-01-22 20:42

浅谈大数据智能化技术在多个领域的应用实践

技术实践、架构设计、指标体系、数据质量、数据分析、数据挖掘、数据采集、数据智能化应用、BI、AI等方面，大数据智能化技术在不同领域的应用场景和代码编写。
shinelord明·2024-01-22 17:45

数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型

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.数据集介绍3.技术工具4.实验步骤4.1数据探索4.2数据预处理4.3文本归一化4.4特征工程4.5训练模型1.项目背景随着电子商务的蓬勃发展
艾派森·2024-01-22 16:52

数据挖掘1-走进数据科学

1.概述DRIP：DataRich，InformationPoor（现状）DRIP指的是现实生活中普遍存在的“数据充沛而信息不足”的问题，原因在于对原始数据没有进行必要的处理和分析，没有发挥出其应有的价值。学科知识数据是定量或定性的属性值类型：连续型，离散型，二进制；物理，逻辑结构；问题：数据类型转化；错误与变体corruption大数据的定义为3V,即容量大，速度快，类型多扩展：5VBigdat
九桢·2024-01-22 11:36

【机器学习300问】14、什么是特征工程？

于是呢我就去问了一下维基百科，下面是他的回答：特征工程（英语：featureengineering）又称特征提取（英语：featureextraction）或特征发现（英语：featurediscovery
小oo呆·2024-01-22 09:12

HNU-数据挖掘-作业1

数据挖掘课程作业作业1计科210X甘晴void202108010XXX第一题假设所分析的数据包括属性age,它在数据元组中的值（以递增序）为13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70
甘晴void·2024-01-22 06:37

HNU-数据挖掘-实验3-图深度学习

数据挖掘课程实验实验3图深度学习计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验3图深度学习实验背景实验要求数据集解析实验内容（0）基础知识：基于图的深度学习方法浅识：图卷积网络
甘晴void·2024-01-22 06:36

HNU-数据挖掘-实验1-实验平台及环境安装

数据挖掘课程实验实验1实验平台及环境安装计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验1实验平台及环境安装实验背景实验目标实验步骤1.安装虚拟机和Linux平台，熟悉Ubuntu
甘晴void·2024-01-22 06:36

HNU-数据挖掘-实验4-链接预测

数据挖掘课程实验实验4链接预测计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建
甘晴void·2024-01-22 06:32

HNU-数据挖掘-实验2-数据降维与可视化

数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化实验背景实验目标实验数据集说明实验参考步骤实验过程1.对数据进行初步降维
甘晴void·2024-01-22 06:31

Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka

Weka的发音不是Weaker安装Weka研究“Explorer”接口研究一些数据集创建一个分类器解释输出使用filters（过滤器）可视化数据集安装Wekajava环境安装包选择适合你电脑系统的版本。Explorer界面对于这门课程指用到Exploer界面。Experimenter界面针对基于不同数据集的不同机器学习方法的大规模性能比较。KnowlegeFlow界面是Weka的图形界面和命令行界
jenye_·2024-01-22 03:00

个性化风控！消费贷客群分群模型应用实践

提出明确业务目标及业务定义，我们需要优化模型的主要方法有以下三个方面：特征工程、算法改进和模型框架。
风控小兵突击·2024-01-21 18:02

一文梳理金融风控建模全流程(Python)

数据筛选六、数据划分七、变量分箱卡方分箱手动调整分箱八、建立模型相关性分析多重共线性检验VIFKS和AUC评分映射PSI稳定性指标九、关键指标说明WOE值IV值逻辑回归KS值PSI▍风控信用评分卡简介通过运用数据挖掘算法
风控小兵突击·2024-01-21 18:30

数据分析完整流程一般包括哪几个环节/步骤

特征工程：对数据进行变换、组合或生成新特征，以提高模型性能或更好地反映问题的本质。建模：
Recursions·2024-01-21 07:21

大数据技术原理及应用课实验5 :MapReduce初级编程实践

实验总结五、优化及改进（选做）实验5MapReduce初级编程实践一、实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等
Blossom i·2024-01-21 02:20

【大数据分析与挖掘技术】概述

目录一、数据挖掘简介（一）数据挖掘对象（二）数据挖掘流程（三）数据挖掘的分析方法（四）经典算法二、Mahout（一）Mahout简介（二）主要特性（三）Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母
Francek Chen·2024-01-20 21:18

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC总结本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501数据挖
程序员老冉·2024-01-20 16:41

计算机毕业设计 基于SpringBoot的餐厅点餐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·2024-01-20 13:29

（9-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理

1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。
码农三叔·2024-01-20 09:21

数据挖掘 第四章 分类：基本概念、决策树与模型分析

分类任务就是确定对象属于那个与定义的目标类4.1预备知识分类任务的输入数据时记录的集合。每条记录也称实例，用元组（x,y）表示，其中x是属性的集合，而y是一个特殊的属性，指出实例的类标号。属性主要是离散的，但可以是连续的。但类标号必须是离散的，这是区别分类与回归的关键特性。回归是一种预测建模任务，其中y属性是连续的
啦啦啦_9a5f·2024-01-20 02:35

贷款违约预测-Task5 模型融合

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master
致Great·2024-01-19 21:45
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他