数据挖掘数据分析机器学习第18页

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球，你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验（比如摸出红球的次数多），来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子：假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里

游戏乐趣·2025-03-06 11:07

数据分析新时代：AI驱动的高效开发与智能决策

inscode_017·2025-03-06 10:05

机器学习笔记

1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。

有涯小学生·2025-03-06 10:35

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

第一章：机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学，主要算法是神经网络。

走在考研路上·2025-03-06 10:29

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

Python作为一门强大而灵活的编程语言，凭借其丰富的库和工具，在机器学习和数据分析领域扮演着举足轻重的角色。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

【玩转正则表达式】将正则表达式中的分组（group）与替换进行结合使用

在文本处理和数据分析领域，正则表达式（RegularExpressions，简称regex）是一种功能强大的工具。

ThisIsClark·2025-03-06 08:15

Python神器 Jupyter Notebook

它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景，尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装，其中最常见的是通过安装A

懒大王爱吃狼·2025-03-06 07:10

费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力：矩阵运算与应用 (应用篇)

线性代数不仅是图像处理的基石，也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具，用于描述和解决多维

修昔底德·2025-03-06 03:06

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。

一小路一·2025-03-06 02:27

数据挖掘校招面经二

得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。

Y1nhl·2025-03-06 02:54

机器学习校招面经二

快手机器学习算法一、AUC（AreaUndertheROCCurve）怎么计算？AUC接近1可能的原因是什么？

Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

21.如何评价分类模型的优劣?（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用：当关注假阴性错误的成本较高时（例如疾病检测）。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

顺丰科技-2024 机器学习算法面经

专栏分享：计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点专栏首页：软件测试开发类面经合集主要分享：测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验面试code学习参考请看：数据结构面试必刷100题一面：1.自我介绍2.线程和进程的区别，什么时候用多进程，什么时候用多线程（这个属于给自挖坑了）3.实习项目问题，项目目标是怎么定的，用的什么算法

程序员奇奇·2025-03-06 00:10

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理：系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于Dj

源码空间站11·2025-03-06 00:40

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4

孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识

孤城laugh·2025-03-06 00:39

132java ssm springboot基于大数据的吉林省农村产权交易数据分析可视化平台系统（源码+文档+运行视频+讲解视频）

项目部分实现截图三、技术栈后端框架springboot前端框架vue持久层框架MyBaitsPlus系统测试四、代码参考源码获取目的摘要：本文介绍了基于JavaSSM和SpringBoot开发的吉林省农村产权交易数据分析可视化平台系统

QQ2279239102·2025-03-05 23:36

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

背景深度学习的概念与发展历程：深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一类方法，源于

与光同尘大道至简·2025-03-05 23:59

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

python常见面试题基础篇 (一)

也想让我接触这个圈子，然后给我建议学的Python，然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python，Python这门语言，入门比较简单，它简单易学，生态圈比较强大，涉及的地方比较多，特别是在人工智能，和数据分析这方面

航叔啦·2025-03-05 22:51

python数据分析pandas库安装与使用

这两个库都是进行数据分析时非常有用的工具。安装首先，你需要确保你的Python环境已经配置好了pip（Python的包管理器）。如果还没有安装pip，请先安装它。

范哥来了·2025-03-05 21:50

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀（含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。

arbboter·2025-03-05 20:08

怎么做好备件管理？备件管理系统都包括哪些功能模块？

如何借助售后服务系统，加强整个备件管理链条清晰程度，沉淀管理数据，通过数据挖掘明确备件的损坏规律，对未来设备管理流程进行优化成为各大企业的关注点。

沃丰科技·2025-03-05 20:08

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。

衣衣困·2025-03-05 18:59

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-05 18:55

思考–如何学习陌生的知识

（例如：学Python是为了数据分析还是自动化办公？）。快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档，提取高频关键词（如“神经网络”之于AI、“API调用

后知后觉的先行者·2025-03-05 17:44

数据挖掘data mining

数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据，以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。

Wlq0415·2025-03-05 16:30

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求

richenlin·2025-03-05 15:56

【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换

Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips：（本博文在jupyter中实训）目录一、创建数组对象1.array（）函数来创建数组的对象2

sc.溯琛·2025-03-05 15:55

【数据挖掘】NumPy的索引与切片（Indexing & Slicing）

NumPyndarray的索引与切片（Indexing&Slicing）NumPy提供灵活高效的索引与切片方式，支持一维、二维、多维数组的访问与操作。1️⃣索引（Indexing）索引用于访问NumPy数组中的单个元素。一维数组索引importnumpyasnparr=np.array([10,20,30,40,50])print(arr[0])#访问第1个元素->10print(arr[-1])

dundunmm·2025-03-05 15:52

【数据分析之道-NumPy(二)】多种方式创建数组_创建一个3行4列的二维数组(1)

✍本文录入于《数据分析之道》，本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对python基础知识点逐一击破，不断学习，提升自我。

2401_84159839·2025-03-05 15:21

服务器托管主要的应用场景

对于需要处理大量数据信息的企业来说，服务器托管服务能够为其提供高性能的计算资源和可扩展的网络基础设施，可以让企业高效的处理数据信息，同时进行复杂的数据分析和机器学

wanhengidc·2025-03-05 14:47

Python 基本语法全解析：从安装到应用

从数据分析到人工智能，Python都在各个领域占据着重要地位。如果你是编程新手，Python是一个非常适合入门的语言。

木觞清·2025-03-05 14:15

神经网络:人工智能的核心技术

它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

m0_75126181·2025-03-05 14:12

强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略，还是说它只能在已知规则下生效？

强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。

concisedistinct·2025-03-05 12:58

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

常用Python数据分析库详解

Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉

weixin_34092370·2025-03-05 11:50

镜舟科技荣获 IT168 2024年度创新产品奖！

该产品以其卓越的技术创新能力和显著的商业价值脱颖而出，在大规模数据分析场景下展现出强大实力。作为企业级产品，镜舟分析型数据库

·2025-03-05 11:08

数据分析必会的 10 个 python 库！

大家好，今天给大家分享除了基本的NumPy、Pandas和Matplotlib之外的10个流行的数据分析Python库。

Python数据挖掘·2025-03-05 11:46

探秘Mixup：数据增强的新利器

mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库，它实现了机器学习中的数据增强策略

荣正青·2025-03-05 10:42

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

Excel表格模板9000套公司行政管理财务销售计划可视化图表

此外，模板还结合了各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，用于展示数据分析结果。这些模板可以帮助企业更

CSDN专家-微编程·2025-03-05 09:34

国内如何快速拿下微软AI-900!?

获得证书能够证明证书持有者在机器学习（ML）、人工智能（AI）基础概念、云技术基础及MicrosoftAzure服务等多方面的掌握程度。此考试的考生应熟

全球认证考试中心·2025-03-05 08:58

Python 学习与开发：高效编程技巧与实用案例

Python学习与开发：高效编程技巧与实用案例Python是现代编程语言中最受欢迎的一种，它以简洁、易读的语法和强大的功能广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等多个领域。

壹屋安源·2025-03-05 07:23

2025 AI表单数据分析工具

1.PowerdrillAIPowerdrillAI是用于创建图形和可视化的数据分析工具。它旨在帮助用户快速轻松地理解复杂的Excel数据。

javainthinking123·2025-03-05 07:51

AI 代理 x Sui：开启 Web3 自动化新时代！

从自动化DeFi策略、实时安全监测，到数据分析洞察，甚至是meme生成，AI代理的应用

Sui_Network·2025-03-05 05:37

认识pandas

1认识pandasPandas是一个开源的第三方Python库，从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。

才不是小emo的小杨·2025-03-05 05:07

【量子退火（Quantum Annealing, QA）在Machine Learning Classification中的应用】

它不仅可以用于求解传统优化问题，还被逐渐应用于机器学习领域，特别是机器学习分类（MachineLearningClassification）**任务中。

搞技术的妹子·2025-03-05 05:04

二维随机变量

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-05 05:31

似然函数与极大似然估计