数据挖掘数据分析机器学习第19页

数据分析：低代码平台助力大数据时代的飞跃发展

在这个时代背景下，数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而，面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求，传统的数据分析方法往往捉襟见肘，难以应对。

快乐非自愿·2024-03-29 12:46

数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法

基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前，通常需要先将数据标准化（Standardization），利用标准化后的数据进行数据分析，

皖山文武·2024-03-29 11:15

ES-LTR粗排模块

ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名

poins·2024-03-29 06:38

Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享

它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地

全网优惠分享君·2024-03-29 06:29

python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践

第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2

weixin_39805119·2024-03-29 03:04

数据管理知识体系指南（第二版）-第五章——数据建模和设计-学习笔记

5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具

键盘上的五花肉·2024-03-29 02:01

UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS

UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色

liferecords·2024-03-28 21:56

使用Python读取Excel文件并计算平均分

pandas是一个强大的数据分析工具，它允许我们以简单直观的方式处理表格数据。安装必要的库在开始之前，确保你的环境中安装了pandas和openpyxl库。

嘻嘻爱编码·2024-03-28 16:19

RNA-seq数据分析_未完成

目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤，并从实践角度出发，较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外，尽管本文适用于肿瘤样本，但其中的一些

子诚之·2024-03-28 11:43

OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介

OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发

愚梦者·2024-03-27 06:24

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引(知识体系中篇)

3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引-知识体系中篇一·个人简介二·数据获取和处理2.1数据来源：2.2数据清洗：2.2.1缺失值处理：2.2.2异常值处理：2.3数据转换：2.3.1数据类型转换

以山河作礼。·2024-03-26 22:13

【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理

风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域

音乐学家方大刚·2024-03-26 09:56

让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合

下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。

张驰课堂·2024-03-26 09:25

ELK离线安装和配置流程

ELK离线安装和配置流程一、介绍ELK是一个开源的数据分析和可视化工具，由三个开源项目组成：Elasticsearch、Logstash和Kibana。

GB9125·2024-03-25 19:39

2022-05-14

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户

败者食尘_40a0·2024-03-25 04:59

Android 实现照片抠出人像。

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

No Promises﹉·2024-03-25 04:19

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

战争热诚·2024-03-23 17:00

深度分析 | 2024年四川大学信息资源管理考研初试成绩数据分析

摘要本文深入分析了2024年四川大学信息资源管理考研复试成绩，提供了关于考生成绩分布、各科目成绩表现以及科目成绩与总分之间的相关性的详细见解。分析显示，复试考生的平均总分为380.63分，标准差为12分，反映出成绩分布相对集中且波动适中。特别地，专业课972与总分的相关性最高，达到了0.82，明显影响了考生的总分表现。此外，通过比较高分组和低分组的表现，我们发现专业课成绩是区分高低分考生的关键因素

是希望·2024-03-22 05:52

机器学习是什么

机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？

三花学编程·2024-03-20 13:24

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

如何评估一个需求值不值得做？

2、然后，通过调研或数据分析验证需求/问题是否存在然后，如果有条件，我会开展简单的调研，回到用户产生需求的现场，确认一下要满足的

木灵V·2024-03-18 20:17

R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包（构建microeco对象。

我以前写过临床微生物组的文章，其中数据分析用过microeco包，在这里，将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。

还是要前进啊·2024-03-18 20:30

Pandas教程15：多个DataFrame数据（保存+追加）为Excel表格数据

---------------pandas数据分析集合---------------Python教程71：学习Pandas中一维数组SeriesPython教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理

我的Python教程·2024-03-18 14:53

机器学习简介

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与

Dayueban·2024-03-18 12:00

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

挑战杯大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

laafeer·2024-03-18 05:42

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

【Conda】详细讲解

Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：

程序员不想敲代码啊·2024-03-17 13:49

机器学习常用框架

机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

碧落&凡尘·2024-03-17 12:48

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理：可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。

嘣嘣嚓·2024-03-17 10:16

数据挖掘中的【数据预处理】

学习参考链接：[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解：1、数据挖掘中的预处理改善数据质量，有利于后期分析数据去重数据异常

ZFour_X·2024-03-17 09:15

TensorFlow的介绍和简单案例

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。

科学的N次方·2024-03-17 04:39

Python新手入门教程 | 如何用Python进行数据分析(超详细）

三大板块：两组Python基础术语如何实现爬虫如何做数据分析1.两大Python基础术语A.变量和赋值Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a=4时，Python解释器

田野猫咪·2024-03-15 23:59

科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势

在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配

lzyever·2024-03-15 20:54

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

让数据在业务间高效流转，镜舟科技与NineData完成产品兼容互认

镜舟科技致力于帮助中国企业构建卓越的数据分析系统，打造独具竞争力的“数据护城河”，其基于全球领先的开源项目StarRocks研发了两款企业级软件——镜舟分析型数据库和镜舟湖仓加速引擎，在用户画像分析、指标平台建设

镜舟科技·2024-03-15 16:18

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如

刘小董·2024-03-14 20:18

每天一个数据分析题（二百零一）

以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关，期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中，自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案

紫色沙·2024-03-14 19:46

挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-03-14 18:16

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台

qwfys200·2024-03-14 07:30

11/21 日精进

晚上数据分析会进入年底了为年底做准备检查好每一辆检查出的项目跟客户沟通好避免客户因为没有检查到位大冬天的车辆出现问题造成客户不满意

刘磊stely·2024-03-14 07:02

python从入门到精通（十五）：python爬虫完整学习大纲

数据分析和

HACKNOE·2024-03-14 03:24

Python入门指南：从基础到应用

在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包

袁公白·2024-03-13 17:41

探索机器学习：智能时代的魔法

在智能科技的浪潮中，机器学习如同一股神秘的力量，悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸，更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。

ChenDuBr·2024-03-13 11:35

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点

Qodicat·2024-03-13 10:34

ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术

原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?

夏日恋雨·2024-03-13 07:59

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

numpy和matplotlib小例子

最近准备学《Python数据分析与挖掘实战》这本书，刚看到第二章numpy和matplotlib这一部分，发现这个图挺有意思的，就做个笔记记录一下，日后发现有意思的继续更。

Roy Teng·2024-03-13 06:56

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