数据挖掘数据分析机器学习第17页

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

【数据挖掘】Pandas之DataFrame

在Pandas中，DataFrame提供了丰富的数据操作功能，包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询（Filtering&Querying）1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]

dundunmm·2025-03-07 16:54

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

AI时代，数据分析师如何破局？

近年来，AI技术的迅猛发展正在深刻改变各行各业，数据分析领域也不例外。

atbigapp.com·2025-03-07 14:22

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统

程序员Linc·2025-03-07 12:00

AI智能设计平台：AnKo引领未来创作与设计！

无论是图像生成、文字创作还是数据分析，AnKo都能提供相应的工具和服务。AnKo的多模型聚合，使得

gange574·2025-03-07 12:59

分钟级降水预报API：精准掌控天气变化

分钟级降水预报API是一种基于先进气象算法和大数据分析的应用程序接口，能够提供国内任一经纬度未来2小时内，每分钟降水量的精细化预报数据。用户只需通过简单的A

·2025-03-07 12:04

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。

飞300·2025-03-07 10:57

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现

Echo_Wish·2025-03-07 10:47

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图

结合强大的视觉映射和交互功能，三维散点图不仅提升了数据分析的精度，还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D：3D散点图Demo总结Scat

Mr数据杨·2025-03-07 09:08

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

大型项目，选择conda还是Poetry要点分析

对于大型项目，尤其是涉及多语言协同开发的项目，比如数据科学项目中可能会用到Python进行数据分析，同时依赖底层用C语言编写的高性能计算库，conda可以很

Hello kele·2025-03-07 07:44

用python制作简单的小游戏,用python设计一个小游戏

Python相对于其他语言来说比较简单，即使是零基础的普通人也能很快的掌握，在其他方面比如，处于灰色界的爬虫，要VIP的视频，小说，歌，没有爬虫解决不了的；数据挖掘及分析，淘宝就是例子，想开个淘宝店，需要获取相关商品信息

w12130826·2025-03-07 04:48

TikTok矩阵系统介绍

矩阵系统主要涉及多个账号的内容规划、互动管理、数据分析等方面，适用于个人创作者、团队以及机构化运营。

m0_74891046·2025-03-07 04:16

python和java的优缺点-java有哪些python没有的优点?

两者各有各的优势：Python的优势：1.学起来简单，开发效率高，同样的功能用Java开发可能需要写200条代码，但是用Python只需要30~50条;2.在大数据挖掘方面有突出优势，是大数据分析首选的编程语言

weixin_37988176·2025-03-07 03:37

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

【Gaussian Model】高斯分布模型

估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

Python连接SQL SEVER数据库全流程

背景介绍在数据分析领域，经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，因此学习如何使用Python连接SQLServer数据库并获取数据是非常有用的。

web13508588635·2025-03-07 00:29

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

Python：分享一个Python爬虫入门实例（有源码，学习使用）

它广泛应用于数据采集、数据分析、网络监测等领域。以下是对Python爬虫的详细介绍：架构和组成：下载器：负责根据指定的URL下载网页内容，常用的库有Requests和urllib。

衍生星球·2025-03-06 22:19

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。

窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

python pandas 加速循环_Pandas DataFrame遍历加速/性能优化

如果您使用Python和Pandas进行数据分析，即使对于小型DataFame，使用标准Python循环也是很费时间的，而对于大型DataFrame则需要花费特别长的时间。有什么方法可以优化呢？

weixin_39653622·2025-03-06 21:07

遍历Pandas DataFrame数据的行：方法与实践

遍历PandasDataFrame数据的行：方法与实践在数据分析和处理过程中，我们经常需要遍历PandasDataFrame中的每一行数据。Pandas提供了多种方法来满足这一需求。

Midsummer-逐梦·2025-03-06 21:36

python中遍历dataframe

在数据分析的过程中，往往需要用到DataFrame的类型，因为这个类型就像EXCEL表格一样，便于我们个中连接、计算、统计等操作。

hzp666·2025-03-06 20:03

如何建立需求变更的规范化流程

流程透明确保变更原因、内容、审批和反馈都能被全员了解和跟踪，从而降低因信息不对称产生的误解和风险；同时，合理的沟通机制和严格的风险控制是保障变更顺利实施的重要环节，其中风险控制通过细致的数据分析和及时预警发挥了决定性作用

·2025-03-06 18:38

2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势

由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。

·2025-03-06 18:36

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。

·2025-03-06 18:35

【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》

是Yu欸·2025-03-06 18:41

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

基于hive的电信离线用户的行为分析系统

通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统

赵谨言·2025-03-06 17:29

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解

大模型入门学习·2025-03-06 17:58

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据所包围。这些数据不仅记录了我们每天的生活轨迹，还蕴含着无数潜在的模式和洞见。

Echo_Wish·2025-03-06 16:23

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。

修破立生·2025-03-06 14:09

数据分析学习目录

在未来5个月里，将会陪伴大家一起来学习关于数据分析的相关内容，包括从数据思维，数据工具（Excel，Mysql，Hive，Python），数据方法论，数据展示（Tableau,BI），数据挖掘、数据实战项目一整套的内容

且行且安~·2025-03-06 14:35

【数据挖掘】异构图与同构图

在图论（GraphTheory）中，异构图（HeterogeneousGraph）和同构图（HomogeneousGraph）是两种不同的图结构概念，它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图（HeterogeneousGraph）定义：异构图是指节点类型和/或边类型不同的图，通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如，在社交网络、知识图谱、生物网络等领域，数据往往包含多个类别的实体

dundunmm·2025-03-06 14:32

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取

北屿升：·2025-03-06 13:29

美业行业的数据困境：如何用管理中心8破解员工数据分析难题？

美业行业的痛点：员工数据分析为何如此困难？数据分散，难以整合美业门店的员工数据通常分散在多个系统中，例如预约系统、

S18151700486·2025-03-06 12:16

SQL学习的一些网站

**牛客网**-**特点**：国内最大的SQL题库之一，题目数量超过500道，包含《SQL必知必会》配套题单、数据分析面试真题（如短视频、用户增长等真实业务场景）。

小白考数工·2025-03-06 12:15

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-06 11:12

智能云图库项目实战（4）---空间模块

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！

rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

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