数据挖掘数据分析机器学习第20页

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测

Mostcow·2025-03-03 18:01

矩阵理论与应用：矩阵范数

矩阵范数的概念对于理解矩阵的性质、数值稳定性、以及在机器学习和信号处理中的矩阵操作至关重要。例如，在数值线性代数中，矩阵范数用于评估算法的收敛性、误差估计和稳定性。

AI大模型应用之禅·2025-03-03 18:29

YOLO在PiscTrace上检测到数据分析

在现代计算机视觉领域，实时视频数据的检测与分析对于安全监控、交通管理以及智能制造等领域具有重要意义。YOLO（YouOnlyLookOnce）作为一种高效的目标检测算法，能够在保持高精度的同时实现实时检测。而PiscTrace作为一款集成了OpenCV、MiDaS和YOLO技术的桌面应用，为用户提供了全面的图像与视频流处理解决方案。本文将探讨如何利用YOLO进行实时视频数据检测，并结合PiscTr

那雨倾城·2025-03-03 18:26

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。

道酝欣赏·2025-03-03 18:55

数据挖掘与数据分析的区别是什么

数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。

中琛源科技·2025-03-03 17:24

2024 最新计算机视觉学习路线（入门篇）_计算机视觉课程主线

Python是机器学习项目中最流行的编程语言之一，因为与Java和C++等其他编程语言相比，它简单易读。

m0_60721823·2025-03-03 17:53

Python循环else逆天操作！90%程序员竟不知？

问题3：文件检查、数据分析时，想优雅地输出“一切正常”，结果代码比问题还复杂。

筱涵哥·2025-03-03 17:20

【Python爬虫(96)】从0到1：打造爬虫驱动的数据分析平台

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是Python爬虫领域的集大成之作，共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。目录一、平台搭建基础1.1明确平台目标与定位1.2技术选型依据二、数据

奔跑吧邓邓子·2025-03-03 16:14

【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真

matlab科研助手·2025-03-03 15:41

告别繁琐、拥抱高效-翔云发票识别+发票查验接口

缺乏有效的发票管理手段，难以进行数据分析和风险控制？别担心，翔云发票识别与发票查验接口来帮您！翔云发票识别与发票查验接口，为企业提供高效、精准的发票管理解决方案。

OCR_API·2025-03-03 15:38

将excel文件各列保存为txt的实战代码

爱编程的喵喵·2025-03-03 14:03

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就

AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

【实战篇】DeepSeek + Cline 编程实战：从入门到“上头”

它能干的事儿可多了，像自然语言处理、代码生成、数据分析这些都不在话下。而且，De

再见孙悟空_·2025-03-03 13:50

强者联盟——Python语言结合Spark框架

引言：Spark由AMPLab实验室开发，其本质是基于内存的快速迭代框架，“迭代”是机器学习最大的特点，因此非常适合做机器学习。

博文视点·2025-03-03 12:15

基础篇（二）从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式

从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中，监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景，但也存在紧密的联系。

带上一无所知的我·2025-03-03 11:39

Lucene硬核解析专题系列（三）：查询解析与执行

一、查询语法与QueryParser的工作原理Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串，例如“人工智能AND机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。QueryPars

yinlongfei_love·2025-03-03 11:02

使用Apache Lucene构建高效的全文搜索服务

无论是电子商务网站、内容管理系统，还是数据分析平台，快速、准确地搜索大量数据是提升用户体验的关键。

忙碌的菠萝·2025-03-03 10:32

大数据经典技术解析：Hadoop+Spark大数据分析原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介大数据时代已经来临。随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的出现，海量数据开始涌现。而在这些海量数据的基础上进行有效的处理，成为迫切需要解决的问题之一。ApacheHadoop和ApacheSpark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点，大大提升了大数据应用的效率和效果。本文通过对Hado

AI天才研究院·2025-03-03 10:27

DeepSeek与数据分析：现状、挑战与未来展望

在当今数字化时代，人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷各个领域，数据分析作为众多行业决策的关键支撑，也不可避免地受到AI技术发展的深刻影响。

CodeJourney.·2025-03-03 08:17

《编程菜鸟学 Python 数据分析》让工作自动化起来！

随着我国企业数字化和信息化的深入，企业对办公自动化的效率和灵活性要求越来越高。Python作为一种开源的软件应用开发方式，通过提供强大丰富的库文件包，极大地简化了应用开发过程，降低了技术门槛。Python开发有哪些优势、挑战以及实践方法呢？Python是办公自动化的重要工具在我们的日常工作中，有不少工作是重复的，例如不少办公文档的处理工作等，这些重复工作如果用Python来实现办公自动化，效率将会

几何心凉·2025-03-03 05:49

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例随着人工智能和数据科学领域的迅速发展，机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。

caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【数据挖掘】Matplotlib

Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一，在数据挖掘过程中，主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。

dundunmm·2025-03-03 03:02

STM32实战开发（166）：智能体育器材管理系统：基于STM32和LSTM技术的实现方案

因此，基于STM32微控制器和LSTM（长短期记忆网络）模型的智能体育器材管理系统应运而生，结合物联网技术、传感器技术、数据分析算法等，能够为体育器材的管理提供更加高效、智能的解决方案。

嵌入式开发项目·2025-03-03 03:01

LLaMA Factory添加新模型template的实战解析

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-03 01:19

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览

Long_poem·2025-03-03 01:17

机器学习之经典算法（十六） Birch算法

（一）Birch算法简介：BIRCH（BalancedIterativeReducingandClusteringUsingHierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。BIRCH算法是1996年由TianZhang提出来的。Birch算法就是通过聚类特征(CF)形成一个聚类特征树，root层的CF个数就是聚类个数。整个算法实现共分为4个阶段：1.扫描所有数据，建立初始化的CF

AI专家·2025-03-03 01:14

突破传统：用Polars解锁ICU医疗数据分析新范式

而Polars这款基于Rust语言构建的高性能数据处理引擎，正在医疗数据分析领域掀起一场静默革命。二、Polars

芯作者·2025-03-02 20:35

自动化办公|xlwings与pandas交互

1.介绍在数据分析和Excel自动化中，pandas作为Python处理数据的强大库，而xlwings则可以高效操作Excel。

游客520·2025-03-02 18:21

因果推断在智能广告中的实践

这个项目将涉及复杂的数据分析、机器学习和广告投放系统，我们需要仔细考虑各个方面以确保系统的有效性和可扩展性。

AI天才研究院·2025-03-02 18:50

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

在机器学习中，神经网络一般指的是"神经网络学习"，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

AI数据分析与商业智能：DeepSeek助力企业决策，轻松实现高效赚钱！

然而，传统的数据分析方法往往耗时耗力，难以满足企业对实时数据分析的需求。今天，我将分享一种全新的赚钱方式，开展数据分析与商业智能服务，帮助企业提升决策效率，实现高效盈利！

知1而N·2025-03-02 17:19

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。

AZmax01·2025-03-02 17:18

从入门到精通：如何用Deepseek成为数据分析高手？

✅数据清洗耗时占分析过程的60%✅复杂模型需要反复调试代码✅团队协作时版本混乱难以追溯Deepseek的数据分析模块，正是为解决这些痛点而生。

嵌入式Jerry·2025-03-02 17:48

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

AI数据分析：用DeepSeek做数据清洗

在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。

atbigapp.com·2025-03-02 17:45

fp8、fp16和bp16的区别

bitFloatingPoint)2.FP16(16-bitFloatingPoint)3.BP16(BrainFloatingPoint)4.总结FP8、FP16和BP16是指不同精度的浮点数格式，主要用于计算机图形学和机器学习等领域

SmallerFL·2025-03-02 16:10

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。

Y1nhl·2025-03-02 15:58

Linux进程间的关系

Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

零基础程序员如何快速学会python

学会Python能做的事情也很多，常见的就有网络爬虫，数据分析，前端开发，机器学习，都能很好地提高工作效率，往任何一个领域发展，工作前景是非常不错的。

Java进阶营菌·2025-03-02 12:28

【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型（GeneralizedLinearMixedModels,GLMM）是一种统计模型，用于分析具有非

生信学习者1·2025-03-02 11:46

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中，准确预测玩家是否会付费以及付费金额，对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要。本案例将基于玩家的游戏行为数据（如游

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

PyCharm极速安装指南：3分钟掌握Python开发环境

✅智能代码补全：媲美IDE的语法高亮与提示✅跨平台支持：Windows/macOS/Linux全兼容✅插件生态丰富：支持Web开发、数据分析等场景✅社区版免费：无功能限制，个人开发者首选️准备工具操作系统

三流搬砖艺术家·2025-03-02 08:24

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

使用 Java 更新 Word 文档中的图表数据-超详细

使用Java更新Word文档中的图表数据在日常的工作中，尤其是在数据分析和报告自动化的场景中，可能会遇到需要定期更新Word文档中的图表数据的需求。

Ben_F·2025-03-02 07:11

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

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