数据挖掘数据分析机器学习第2页

大模型介绍

大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

StarRocks on AWS Graviton3，实现 50% 以上性价比提升

数据分析凭借强大的分析能力，可从不同维度挖掘数据中蕴含的见解和规律，为企业战略决策提供依据。

·2025-01-20 22:42

对于编程零基础，第一个语言是 Python 的人有什么建议？

无论你是想成为一名专业的软件开发人员，还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树，掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说，Python是一个理想的选择。

cda2024·2025-01-20 22:42

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

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·2025-01-20 21:39

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。

陈辰学长·2025-01-20 20:56

chatgpt赋能python：用Python安装Jupyter：让数据科学变得更加高效！

它是一个基于web的交互式计算环境，可以帮助我们在Python中以一种轻松、方便、可交互的方式进行编程和数据分析。今天，我们将向您介绍在Python中如何安装jupyter。

aijinglingchat·2025-01-20 20:54

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动

想成为高手499·2025-01-20 20:23

Kylin入门教程

本文将详细介绍Kylin的基本概念、安装与配置、基本操作及高级功能，帮助你全面掌握这款强大的数据分析工具。第一部分：Kylin简介1.1什么是Kylin？Kylin是由eBay开发并捐赠给Ap

-龙川-·2025-01-20 20:23

实战指南：使用Wireshark捕获并解密HTTPS数据包

在网络安全和数据分析领域，捕获和分析网络数据包是理解网络行为、诊断问题和进行安全审计的重要手段。

md_1008·2025-01-20 19:09

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。

花千树-010·2025-01-20 18:07

未来教育：AI知识库如何重塑学习体验

一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等

·2025-01-20 18:23

AI赋能人力资源：效率提升新路径

传统的人力资源管理面临诸多挑战，例如招聘效率低、候选人筛选精准度不足、员工培训成本高昂以及数据分析能力有限等。这些问题不仅影响企业的招聘速度和效率，也制约了企业的发展。

·2025-01-20 18:23

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-20 17:47

mindspore编译报错

1、重新创建个工程后无法正常运行，2、使用代码为：华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?

小乐快乐·2025-01-20 17:56

ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）...

代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。

weixin_39639505·2025-01-20 17:54

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

通过实时监控和数据分析，KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈，并提供改进建议，以支持Kuber

·2025-01-20 17:45

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

【一点分享】Python数据分析（1）：Jupyterlab搭建，练习Python和Sql的神器。

在之前Mysql专栏分享过程中，一直用的Sequel客户端进行sql编写和说明注解，及时执行的结果不能保存，得写一条sql截图一次，麻烦。而Jupyterlab就可以很好解决这个问题，代码过程与执行结果都会相邻挨着保留，随时可以查看，导出或截图都非常方便。而且，Jupyterlab还天然支持Python环境，学Python甚是方便，单步执行和结果就是亮点。其他的shell等各种语言环境也可以安装插

或许能用上·2025-01-20 14:30

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

逆袭之路（11）——python网络爬虫：原理、应用、风险与应对策略

目录一、引言二、网络爬虫的基本原理（一）网络请求与响应（二）网页解析（三）爬行策略三、网络爬虫的应用领域（一）搜索引擎（二）数据挖掘与分析（三）金融领域（四）学术研究（五）社交媒体监测四、网络爬虫带来的风险

凋零的蓝色玫瑰·2025-01-20 12:58

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

如何抓取社交媒体上的公开用户信息：完整的Python爬虫教程与实战

在数据分析、市场研究、舆情监控等领域，抓取社交媒体上的公开用户信息是非常重要的任务。对于很多数据科学家、市场分析师、爬虫开发者来说，如何高效地抓取社交媒体平台的

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程

随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

python爬虫短视频平台数据抓取：抓取视频和评论

抓取这些数据可以帮助我们获取平台的动态信息，为数据分析提供基础。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取短视频平台上的视频和评论数据，包括技术栈选择、爬虫

Python爬虫项目·2025-01-20 11:52

minio免费文件管理器（windows版本），若依RuoYi-Vue-Plus框架使用，有需要的可以下载，因为官网下载特别慢

MinIO设计为高性能、安全且易于使用，适合存储大量的非结构化数据，如图片、文档、视频以及大数据分析中的日志文件等。

程序员WANG·2025-01-20 10:43

一个.NET开源、性能优异的Excel数据读取库

使用场景适用于需要从Excel文件中读取数据并进行进一步处理（如数据分析、报告生成等）的应用程序。适用于需要将数据从数据库或其他数据源导出到Excel文

dotNET跨平台·2025-01-20 10:09

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

SQL数据分析（简单版）

一、常见数据库分类（1）关系型数据库采用关系模型组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，形成数据表，一组数据表组成了数据库（2）非关系型数据库非关系型数据库在严格意义上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。二、数据库常用功能（1）表数据表是数据库中存储数据的基本组成单位，例如用户信息表、订单表、采购表等。（2）查询查询是数据库中应用最多的对象之一，最常用的功

编程星空·2025-01-20 08:25

水位监测系统|远程水位监测|水位自动监测

监测点部署包括：目标因子采集传感器及仪器仪表、无线采集通信终端-水利RTU、数据实时采集自动上报，管理人员可通过监控中心平台远程监控，动态掌握监测点水位信息，数据分析处理，为政策规划提供决策依据，异常数据告警提示避免水生态灾害

Susie酱·2025-01-20 08:23

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

Pandas数据预处理——drop_duplicates()函数

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于数据预处理、数据清洗、数据分析和可视化等多个领域。在数据预处理中，数据去重是非常重要的一个步骤。

Vous oublie@·2025-01-20 06:59

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

《数据关联的艺术：揭开MySQL与图数据库结合的高级可视化探索》

当我们将这两种技术结合起来，并辅以强大的可视化工具时，便开启了一扇通往更深层次数据分析的大门。本文将深入探讨如何通过MySQL与图数据库的结合来实现高级可视化

墨夶·2025-01-20 05:56

Prometheus Alertmanager设置与告警规则配置详解

PrometheusAlertmanager设置与告警规则配置详解Prometheus是一个开源的监控和告警系统，其设计理念是通过时间序列数据库存储指标数据，并通过多维数据模型和查询语言进行数据分析。

范范0825·2025-01-20 04:20

Redis学习：从基础到应用的全面探索

无论是高并发的Web应用、实时数据分析，还是缓存机制的构建，Redis都展现出了卓越的性能。下面将为你详细介绍Redis的学习路径，助你从入门走向精通。一、Redis初相识：基础概念与安装Redi

来恩1003·2025-01-20 03:33

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

探索数据之美：用Python生成词云图

导语在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而如何从海量数据中提取有价值的信息并可视化展示，成为了数据分析与可视化领域的重要课题。

进击的六角龙·2025-01-20 02:16

预见未来：基于MySQL的实时用户行为影响预测系统，掌握商业先机

通过利用MySQL的强大功能和先进的数据分析技术，我们可以深入挖掘用户的每一次点击、浏览乃至购买背后的故事，不仅帮助公司更好地理解现有客户群体的行为模式，还能提前预测未来的趋势走向。

墨夶·2025-01-20 01:11

MySQL 进阶：运维与架构 - 延迟复制

这种机制在多种场景下都非常有用，例如，当需要在从服务器上保留旧的数据版本以供审计或备份时，或者当需要在从服务器上进行一些非实时的数据分析时。本文将详细介绍M

墨夶·2025-01-20 01:08

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

MATLAB语言的数据库交互

MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。为了更有效地处理和分析数据，MATLAB提供了与各类数据库交互的功能。

Quantum&Coder·2025-01-19 18:44

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