数据挖掘数据分析机器学习第21页

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。

AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

【Python】已解决：Python读取字典查询键报错“KeyError: ‘d‘”

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·2025-02-04 23:19

Python制作词云图

在一些简单的数据分析场景中，制作词云图是一个非常基本的数据可视化操作。由于词云图的直观性，在很多业务场景中使用都很频繁，不管是做的人、用的人、看的人都不需要有太多的技术背景。

果小撮·2025-02-04 22:12

数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用

在现代科学计算和数据分析领域，数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具：Karhunen-Loève展开（KLE）和快速傅里叶变换（FFT）。

·2025-02-04 22:40

大数据架构：从数据收集到分析的完整流程

这篇文章将详细介绍大数据架构的完整流程，从数据收集到数据分析，涵盖每一个关键环节，并提供具体的代码示例，以便于深入理解。1.数据收集1.1数据来源数据收集是大数据架构中的第一个关键环节。

勤劳兔码农·2025-02-04 21:06

《机器学习数学基础》补充资料：第343页结论证明

证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页，有这样一句话：对于多维随机变量X\pmb

CS创新实验室·2025-02-04 21:33

揭秘DeepSeek R1大模型：它如何像人类一样“思考”？

从聊天对话到代码生成，从数据分析到创意写作，大模型的能力边界不断被突破。而近期备受关注的DeepSeekR1，凭借更高效的推理能力和更低能耗，成为行业焦点。

大模型扬叔·2025-02-04 20:00

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战，这便是著名的“维度诅咒”。

·2025-02-04 18:03

数据分析案例-基于服饰行业中消费者行为和购物习惯的可视化分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-02-04 16:57

在CMD命令窗口中搭建简单的Python开发环境

在CMD命令窗口中搭建简单的Python开发环境Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，它被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等各个领域。

美丽风景-c·2025-02-04 15:19

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。

AI天才研究院·2025-02-04 15:47

OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理

数据分析师/科学家：对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣，希望了解最新向量检索技术。技术产品经理：希望在产品中集成智能搜索、FAQ问答等功能，提升用户体验。

山海青风·2025-02-04 15:46

第五篇: 使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化

使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化大数据分析对于电商业务的洞察至关重要。

山海青风·2025-02-04 15:46

机器学习在网络安全领域的深度探索与实践

机器学习作为人工智能的重要分支，凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力，在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程，能够从历史数据中自适应地

noVonN·2025-02-04 14:40

机器学习基本概念

时不晴·2025-02-04 13:38

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策

猿享天开·2025-02-04 13:07

利用python下载股票交易数据

前段时间玩Python时无意看到了获取股票交易数据的tushare模块，由于自己对股票交易挺有兴趣，加上现在又在做数据挖掘工作，故想先将股票数据下载到数据库中，以便日后分析：#导入需要用到的模块fromqueueimportQueueimportthreadingimportosimportdatetimeimporttushareastsfromsqlalchemyimportcreate_en

weixin_30725315·2025-02-04 13:01

[玩转Polygon.io Stocks API：实时市场数据一网打尽]

这篇文章的目标是帮助你利用Polygon.ioStocksAPI从获取最新股票报价到金融数据分析，实现高效的数据获取。主要内容1.获取API密钥首先

sjufgwgfhoia·2025-02-04 13:00

毕业设计大数据B站数据分析可视化系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计原理数据处理方案可视化呈现方案综合得分计算指标综合得分漏斗图游客画像完成度三连排行榜点赞、投币、收藏与白嫖的比例分析3最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天

knooor·2025-02-04 12:28

毕设分享基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术

knooor·2025-02-04 12:58

几行Python代码，轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!

学Python可以干很多事情，比如爬虫，数据分析，机器学习，但是有一个非常小众的分支，不仅结合了两大高薪行业，而且还薪水非常诱人，就是量化金融岗位。

Python资深程序员·2025-02-04 12:27

使用 Python 爬虫获取金融市场数据（股市、汇率等）

目录项目背景与目标技术栈与工具选择目标网站分析爬虫架构设计股市数据爬取汇率数据爬取爬虫优化与反爬虫策略数据存储与管理数据分析与可视化总结与展望1.项目背景与目标1.1金融市场数据的重要性金融市场数据，如股票

Python爬虫项目·2025-02-04 12:55

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

DeepSeek最简单本地部署方案

Python在数据分析中更为常见。

liyuanziming·2025-02-04 11:18

基于 LangChain 实现数据库问答机器人

二、应用场景在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在L

敲代码敲到头发茂密·2025-02-04 11:16

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数调优（HyperparameterTuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。

IT古董·2025-02-04 11:44

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

极值（Extrema）定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念，指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤

IT古董·2025-02-04 11:13

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，

加德霍克·2025-02-04 10:36

2001-2022年上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据分析 -社科数据

上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据分析（2001-2022年）-社科数据https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90028613https

泡芙萝莉酱·2025-02-04 09:03

Java程序设计（三十九）：基于SSM框架的每日健康管理系统的实现与数据分析

非功能需求系统架构设计3.1技术栈3.2系统架构图数据库设计系统实现5.1后端实现5.1.1Spring配置5.1.2控制器实现5.1.3服务层与DAO层实现5.2前端实现5.2.1页面设计5.2.2AJAX请求实现数据分析与可视化创新点与未来展望总结引言随着社会的进步与人们健康意识的提升

人工智能_SYBH·2025-02-04 09:33

本地部署 DeepSeek

想象一下，你正灵感爆棚，借助DeepSeek撰写一篇精彩的文章，或是进行重要的数据分析，可服务器突然宕机，一切努力瞬间付诸东流；又或者在使用高峰时段，模型的反应变得异常迟缓，每一次提问都要等待漫长的时间

hutao11111111111·2025-02-04 09:32

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

数据分析课堂笔记Day8(20221121)

今日主要内容：1:练习5遍，如何制作第1遍时间05:04目标：提取身份证号码第17位（偶数为男性，奇数为女性），标上序号。步骤：a:导入数据b:进入pqc:字段种类改成文本(每经历一次转换，都查一下字段种类）注意：table代表数据源的类型。“。“意思是“的”。“M函数“要区分大小写，每个单词的第一个字母是大写。先继承上一步的名称，第2个参数是字段名，“1”开始，以”1“的方式递增。d:添加序号（

zhangting_123abc·2025-02-04 09:59

Doris通过ODBC连接MYSQL

ODBCExternalTableOfDoris提供了Doris通过数据库访问的标准接口(ODBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助Doris本身的OLAP的能力来解决外部表的数据分析问题

Leo⁵·2025-02-04 08:56

Databricks 开源 LLM，训练只需三个小时

大数据分析公司DatabricksInc近日也加入了生成式AI领域的竞争之中，发布了一个名为Dolly的开源大型语言模型，将模型命名为Dolly是为了向第一只克隆羊多莉致敬。

唐城·2025-02-04 07:15

R语言环境下载和RStudio安装教程

R语言环境下载和RStudio安装教程R语言是一种广泛应用于统计计算和数据分析的编程语言。它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

Python的第三方库pandas

1.pandas的介绍pandas是Python的一个数据分析包，最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData

y_bccl27·2025-02-04 06:06

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

大数据相关职位介绍之三（数据挖掘，数据安全，数据合规师，首席数据官，数据科学家）

小Tomkk·2025-02-04 02:33

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

Vue和Vue-Element-Admin（十）：HTML和CSS快速学习笔记

scssVScode常用插件后端语言框架很多，Java适合企业级应用（规范且稳定），Go适合高并发场景（比如云上产品），Python框架（bottle，tornado，django）简单且快速，也天然适合数据分析场景

A叶子叶·2025-02-03 23:11

推荐频道

数据挖掘数据分析机器学习