数据挖掘实战

【数据挖掘实战】 房价预测

本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面，需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传，大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

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

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！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4.5模型构建4.6模型评估5.实验总结源代码1.项目背景随着城市化进程的加速，空气质量问题日
艾派森·2024-02-05 23:22

python数据挖掘实战项目开源git_强烈推荐：8个顶级git/github项目数据分析工具

任何重要的决定都应基于数据，对于信息项目和软件开发亦是如此。如果你不仔细查看描述项目演进的数据就无法了解项目的健康状况，并给出合理的改进措施。为了分析和挖掘这些信息，我们可以从Git存储库和项目所在的代码托管平台(例如GitHub，Gitlab)获取一些有意义的数据。然而从Git/GitHub轻松获取数据实际也不是一件简单的事情。本文虫虫就给大家介绍一些Git/GitHub开源分析工具供大家学习参
weixin_39619635·2024-01-25 18:58

数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！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，电商平台上产生了海量的文本数据，包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的
艾派森·2024-01-22 16:52

Python商业数据挖掘实战——爬取网页并将其转为Markdown

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言前言正则表达式进行转换送书活动前言在信息爆炸的时代，互联网上的海量文字信息如同无尽的沙滩。然而，其中真正有价值的信息往往埋在各种网页中，需要经过筛选和整理才能被有效利用。幸运的是，Python这个强大的编程语言可以帮助我们完成这项任务。本文将介绍如何使用Python将网页文字转换为Markdown格式，这将
雪碧有白泡泡·2024-01-13 10:01

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

一、数据挖掘流程1.数据读取-读取数据-统计指标-数据规模2.数据探索（特征理解）-单特征的分析，诸个变量分析对结果y的影响（x,y的相关性）-多变量分析（x,y之间的相关性）-统计绘图3.数据清洗和预处理-缺失值填充-标准化、归一化-特征工程（筛选有价值的特征）-分析特征之间的相关性4.建模-特征数据的准备和标签-数据集的切分-多种模型对比：交叉验证、调参（学习曲线，网格搜索）-集成算法（提升算
bb8886·2024-01-11 09:43

企业级实战项目：基于 pycaret 自动化预测公司是否破产

本文系数据挖掘实战系列文章，我跟大家分享一个数据挖掘实战，与以往的数据实战不同的是，用自动机器学习方法完成模型构建与调优部分工作，深入理解由此带来的便利与效果。
Python数据挖掘·2023-12-27 12:40

数据挖掘实战-基于word2vec的短文本情感分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、实验背景二、相关算法2.1Word2vec2.2支持向量机2.3随机森林三、实验数据3.1数据说明3.2评价标准四、实验步骤五、实验结果与分析5.1SVM模型评估结果5.2随机森林模型评估结果六、实验总结文末推荐与福利源代码一、实验背景当前，随着社
艾派森·2023-12-04 05:00

125在线民宿 UGC 数据挖掘实战--民宿地理位置可视化分析

民宿地理位置可视化分析数据准备本实验采集了民宿店家共400家，利用抽样分析的方法，将评论数高于民宿评价平均数为200条的民宿挑选出来，总共挑选出来了89家民宿作为样本。image.png使用Pandas加载抽样后的在线数据表格，并查看数据维度和第一行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/cours
Jachin111·2023-12-04 00:41

数据挖掘实战：基于 Python 的个人信贷违约预测

本次分享我们Python觅圈的一个练手实战项目：个人信贷违约预测，此项目对于想要学习信贷风控模型的同学非常有帮助。技术交流技术要学会交流、分享，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。好的文章离不开粉丝的分享、推荐，资料干货、资料分享、数据、技术交流提升，均可加交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。方式①、添加微信号：dk
Python数据挖掘·2023-12-03 09:26

一个企业级数据挖掘实战项目｜客户细分模型（上）

导读：今天给大家带来了一个Python业务分析实战项目——客户细分模型的应用案例上篇，本文阐述比较详细，包括代码演示、可视化图形展示、以及文字详细分析。分析较浅，希望能够给大家带来些许帮助，欢迎交流学习！文章较长，建议收藏～本文来源：数据STUDIO作者：云朵君客户细分模型是将整体会员划分为不同的细分群体或类别，然后基于细分群体做管理、营销和关怀。客户细分模型常用于整体会员的宏观性分析以及探索性分
weixin_38754337·2023-11-05 22:17

41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？

数据挖掘算法有一种叫时间序列分析的算法，时间序列分析模型建立了观察结果与时间变化的关系，能帮我们预测未来一段时间内的结果变化情况。时间序列分析和回归分析的区别：-结果与变量的关系。回归分析训练得到的是目标变量y与自变量x（一个或多个）的相关性，然后通过新的自变量x来预测目标变量y。而时间序列分析得到的是目标变量y与时间的相关性。-回归分析擅长的是多变量与目标结果之间的分析，即便是单一变量，也往往与
张九日zx·2023-10-20 19:33

数据挖掘实战（七）--使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘

一、朴素贝叶斯分类算法贝叶斯定理公式如下：表示“在A发生的情况下，B发生的概率”。在数据挖掘中，A通常是观察样本个体（也就是物特征），B为被测个体所属的类别。那么上述公式如下：我们可以用上述公式进行分类。但是一个物体包含多个特征。对于公式我们先假设特征1,特征2,特征3...相互独立，那么，有以下结论：所以有以下公式：因此，朴素贝叶斯公式如下：因为在所有的类别取值相同，所以贝叶斯的判定标准为：我们
bb8886·2023-10-16 18:35

深度学习简述

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？》，相信大家对数据挖掘实战（3）都有一个基本的认识。下面我讲
秋无之地·2023-10-12 21:56

数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析》，相信大家对数据挖掘实战（1）都有一个基本的认识。下面我讲一下：数据
秋无之地·2023-10-12 21:26

数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析》，相信大家对数据挖掘实战（2）都有一个基本的认识。下面我讲一下：数据挖
秋无之地·2023-10-12 21:21

128在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于 LDA 模型的评论主题挖掘

基于LDA模型的评论主题挖掘数据准备本次实验使用基于LDA主题聚类和主题分布可视化的方式研究顾客评论中的主题分布情况，并参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，具体的评价参考指标如下图所示。image.png使用Pandas加载在线数据表格，并查看数据维度和第一行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://labfile.o
Jachin111·2023-10-09 17:29

python数据挖掘实战

以下有数据挖掘实战的项目，请各位阅读链接：https://pan.baidu.com/s/1rB_7m6xVeg2PHDwgeXZHug密码：erl6如果还想要一些python相关资料，请联系QQ：1538444890
现实里的童话xklss·2023-09-10 07:38

数据挖掘实战—餐饮行业的数据挖掘之数据探索(EDA)

文章目录引言一、前期准备1.目标定义与任务理解二、数据采集与抽样三、数据探索1.数据质量分析1.1缺失值分析1.1.1缺失值可视化1.1.2描述性统计1.1.3统计缺失数与缺失率1.2异常值分析1.2.13σ原则1.2.2箱型图分析1.3一致性分析1.4重复数据处理2.数据特征分析2.1分布分析2.1.1定量数据的分布分析2.1.1定性数据的分布分析2.2对比分析2.2.1绝对数比较2.2.2相对
哎呦-_-不错·2023-08-28 22:05

机器学习及其matlab实现竞争神经网络与SOM神经网络进阶与提高视频教程

Mapreduce，Kafka，Flume，OpenStack，Hive，HDFS，YARN，人工智能，机器学习，深度学习，高等数学，自然语言处理等项目实战大数据和人工智能技术包含：大数据，云计算，架构，数据挖掘实战
平蝶与波澜·2023-08-27 01:56

123在线民宿 UGC 数据挖掘实战--快速实现民宿整体的意见挖掘

快速实现民宿整体的意见挖掘数据准备对于采集后的在线评论，本次实验采用的主要的处理步骤包含：数据转换、数据清洗、数据划分、数据建模和数据可视化，在线源数据如下所示。image.png使用Pandas加载在线数据表格，并查看数据维度和第一行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2628
Jachin111·2023-08-23 09:00

130在线民宿 UGC 数据挖掘实战--集成模型在情感分析中的应用

集成模型在情感分析中的应用数据准备本次实验将加载两个数据，一个是已经标注好的用户评论数据，另外一个是用户评价主题句，通过标注过的用户评论数据进行基于集成模型的情感极性模型训练，然后利用模型对主题句进行情感极性推理，最后通过数据聚合可视化得出主题情感极性。使用Pandas加载在线数据表格，并查看数据维度和前5行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://
Jachin111·2023-08-03 05:08

数据挖掘实战：基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群（文末送书）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、研究背景二、算法原理三、实验步骤3.1加载数据集3.2数据预处理3.3确定聚类参数k3.4kmeans聚类3.5聚类结果四、总结完整代码文末推荐文末福利一、研究背景超市作为零售业的主要形式之一，在现代都市生活中扮演着重要角色。随着社会经济的发展和消
艾派森·2023-08-01 21:11

人工智能学习路线

数学包括三科，也都是考研的三科：高等数学／线性代数／概率论；第二阶段：编程python工具库实战／python网络爬虫；第三阶段：机器学习也就是基础知识，机器学习导论，机器学习入门／机器学习提升；第四阶段：数据挖掘实战
自律阳阳·2023-07-23 10:49

基于大数据技术推荐系统算法案例实战视频教程

Mapreduce，Kafka，Flume，OpenStack，Hive，HDFS，YARN，人工智能，机器学习，深度学习，高等数学，自然语言处理等项目实战大数据和人工智能技术包含：大数据，云计算，架构，数据挖掘实战
平蝶与波澜·2023-07-21 23:26

127在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于词向量的主题聚类挖掘

基于词向量的主题聚类挖掘数据准备参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，本次实验将使用基于Word2Vec和KMeans主题词聚类的方式研究顾客评论中的主题分布情况。image.png使用Pandas加载在线数据表格，并查看数据维度和第一行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.
Jachin111·2023-07-15 00:16

【数据挖掘实战】——科大讯飞：跨境广告ROI预测

‍♂️个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍作者简介：计算机科学与技术研究生在读希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、赛题背景二、赛事任务三、赛题数据四、评价指标五、Baseline解题思路1、读取数据2、数据预处理3、LGBMRegressor4、可视化一、赛题背景跨境电商广告ROI（收入/广告消耗）预测一直以来都是效果类广告领域的重要挑战。在
Lingxw_w·2023-06-14 01:41

129在线民宿 UGC 数据挖掘实战--文本自动化标注和数据采样

文本自动化标注和数据采样数据准备首先使用Pandas加载在线数据表格，并查看数据维度和第一行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2628/1-2.csv')print(data.shape)data.head(1)image.png数据清洗针对用户打分出现的问题进行处理，首先打印
Jachin111·2023-06-12 11:19

【数据挖掘实战】——舆情分析：对微博文本进行情绪分类

‍♂️个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍作者简介：计算机科学与技术研究生在读希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、背景介绍二、比赛任务三、评审规则1.数据说明2.评估指标3.评测及排行四、作品提交要求五、解题思路1、读取数据和预处理2、TFIDF和逻辑回归3、transformersbert模型一、背景介绍疫情发生对人们生活生产的方方面面产生
Lingxw_w·2023-06-09 07:42

40丨数据挖掘实战（2）：用逻辑回归分析信用卡诈骗

构建逻辑回归分类器逻辑回归是分类方法，主要解决二分类问题。在逻辑回归中使用了Logistic函数，也称为Sigmoid函数。为什么逻辑回归算法是基于Sigmoid函数实现的呢？你可以这样理解：我们要实现一个二分类任务，0即为不发生，1即为发生。我们给定一些历史数据X和y。其中X代表样本的n个特征，y代表正例和负例，也就是0或1的取值。通过历史样本的学习，我们可以得到一个模型，当给定新的X的时候，可
张九日zx·2023-04-15 11:16

qiuzitao机器学习（七）：桑坦德银行客户交易预测项目

数据挖掘实战–桑坦德银行客户交易预测项目一、项目介绍：这是2019年Kaggle的比赛：kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction
qiuzitao·2023-04-13 15:43

39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析

随机森林分类器随机森林的英文是RandomForest，英文简写是RF。它实际上是一个包含多个决策树的分类器，每一个子分类器都是一棵CART分类回归树。做分类的时候，输出结果是每个子分类器的分类结果中最多的那个；做回归的时候，输出结果是每棵CART树的回归结果的平均值。在sklearn中，用RandomForestClassifier()构造随机森林模型，fit函数拟合，使用predict函数预测
张九日zx·2023-03-30 04:05

124在线民宿 UGC 数据挖掘实战--利用 pyecharts 进行可视化分析

利用pyecharts进行可视化分析数据准备本次使用数据来自实验一的最后结果，首先使用Pandas加载数据，并查看数据维度和第一行数据。importpandasaspddata=pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2628/1-2.csv')print(data.shape)data.head(1)数据属性如下表所示image
Jachin111·2023-03-26 05:05

深度学习机器学习神经网络学习视频教程基础29课

Mapreduce，Kafka，Flume，OpenStack，Hive，HDFS，YARN，人工智能，机器学习，深度学习，高等数学，自然语言处理等项目实战大数据和人工智能技术包含：大数据，云计算，架构，数据挖掘实战
平蝶与波澜·2023-03-26 05:08

#Python3组数据挖掘实战总结 6、7章#

数据挖掘实战特征工程数据处理DatavsFeature列：特征从原始数据中提取特征供算法和模型使用特征越好，灵活性越强特征越好，模型越简单特征越好，性能越出色特征工程：数据处理统一量纲:标准化，归一化虚拟变量缺失值填充特征选择维度压缩
DrBear_smile·2023-03-25 12:03

细数绘制一张全景图所遇到的坑

细数绘制一张全景图所遇到的坑大家好，我是生信技能树学徒，前面我们带来了大量的表达数据挖掘实战演练，但是TCGA数据库之丰富程度，值得我们花费多年时间继续探索，现在带来的是突变全景图，如果你对之前的教程感兴趣
村狗儿·2023-03-19 13:05

数据挖掘实战—餐饮行业的数据挖掘之数据预处理

文章目录引言一、数据清洗1.缺失值处理1.1拉格朗日插值法1.2牛顿差值法2.异常值的处理二、数据集成1.实体识别2.冗余属性识别3.数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.2.1最小-最大规范化3.2.2零-均值规范化（标准化）3.2.3小数定标规范化3.3连续属性离散化3.3.1离散化方法4.属性构造5.小波变换5.1基于小波变换的特征提取方法5.2基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方
哎呦-_-不错·2023-03-18 07:41

132在线民宿 UGC 数据挖掘实战--部署深度情感推理模型

部署深度情感推理模型数据准备本次实验将继续加载两个数据，一个是已经标注好的用户评论数据，另外一个是用户评价数据，将快速实现低代码的深度用户情感分析模型，并将模型进行部署，支持通过网络进行调用。如果我们直接使用Python命令行部署模型，我们可以在后台看到数据的请求情况，如下所示。image.png使用Pandas加载已经标注好的在线用户评论情感数据表格，并查看数据维度和前5行数据。importpa
Jachin111·2023-03-16 05:39

#Python3组数据挖掘实战总结#

数据挖掘实战课程章节1课时2定义Datamining,DM大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
DrBear_smile·2023-03-14 09:04

大数据挖掘建模案例分析：利用BP神经网络算法进行用户行为分析（一）

泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例
泰迪智能科技·2023-02-25 07:04

【数据挖掘实战】——家用电器用户行为分析及事件识别

项目地址：Datamining_project:数据挖掘实战项目代码目录一、背景和挖掘目标1、问题背景2、原始数据3、挖掘目标二、分析方法与过程1、初步分析2、总体流程第一步：数据抽取第二步：探索分析第三步
Lingxw_w·2023-02-25 07:54

【数据挖掘实战】——中医证型的关联规则挖掘

2、传统方法的缺陷3、原始数据情况4、挖掘目标二、分析方法和过程1、初步分析2、总体过程第1步：数据获取第2步：数据预处理第3步：构建模型三、思考和总结项目地址：Datamining_project:数据挖掘实战项目代码一
Lingxw_w·2023-02-20 07:09

大数据-实时推荐系统最主流推荐系统视频教程itemCF和userCF

Mapreduce，Kafka，Flume，OpenStack，Hive，HDFS，YARN，人工智能，机器学习，深度学习，高等数学，自然语言处理等项目实战大数据和人工智能技术包含：大数据，云计算，架构，数据挖掘实战
平蝶与波澜·2023-02-05 23:29

数据挖掘实战——金融风控

数据挖掘实战——金融风控赛题理解指标回顾赛题理解比赛地址：比赛地址数据集：train.csv和testA.csv，以及sample_submit.csv数据项：47项变量信息，包含id、loanAmnt
gyt_ynedu·2023-02-03 16:17

SAS数据挖掘实战篇【七】

SAS数据挖掘实战篇【七】6.5SASEM数据挖掘-----预测模型１问题定义目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。
weixin_30673611·2023-01-27 14:43

数据分析与数据挖掘实战视频——学习笔记（九） 数据预处理（数据变换）

网址：【数据挖掘】2019年最新python3数据分析与数据爬虫实战_哔哩哔哩(゜-゜)つロ干杯~-bilibilihttps://www.bilibili.com/video/av22571713/?p=56数据变换和数据规约是属于数据预处理。数据变换简单变换1、数据变换的目的是将数据转化为更方便分析的数据。2、简单变换通常使用函数变换的方式进行，常见的函数变换包括：开方，平方，对数等。数据规范
fhl12395·2023-01-27 14:40

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十五章学习——文本分析

importpandasaspdinputfile='D:/ProgramData/PythonDataAnalysiscode/chapter15/demo/data/huizong.csv'outputfile='D:/ProgramData/PythonDataAnalysiscode/chapter15/demo/data2/meidi_jd.txt'data=pd.read_csv(in
marraybug·2023-01-17 09:15

数据挖掘案例实战：利用LDA主题模型提取京东评论数据（四）

泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例
泰迪智能科技·2023-01-16 20:24

数据挖掘案例实战：利用LDA主题模型提取京东评论数据（二）

泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例
泰迪智能科技·2023-01-16 20:54

数据挖掘案例实战：利用LDA主题模型提取京东评论数据（三）

泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例
泰迪智能科技·2023-01-16 20:50
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