数据挖掘数据分析机器学习

揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。
·2024-02-19 11:41

大数据01-导论

零、文章目录大数据01-导论1、数据与数据分析**数据：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
李宥小哥·2024-02-19 11:32

RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量

最近做数据挖掘，发现RapidMiner是一款数据清洗、处理和转换的好工具，尤其在数据量不大的情况下。和R语言相比，RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。
carlwu·2024-02-19 11:59

RapidMiner数据挖掘

RapidMiner数据挖掘入门之一：概要1简介RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。
arrow8071·2024-02-19 11:28

线性回归：大体介绍

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
Galaxy银河·2024-02-19 11:56

RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner

它侧重于各种特定步骤，以进行直接的探索性数据分析。因此，其主要目标是测试一些检查初步数据特征的方法。大多数练习都是关于图表技术，通常用于数据挖掘。为此，我们将使用RapidMiner软件。
思诺学长·2024-02-19 11:23

虚实技术整合 打造“真”智慧城市

物联网不可或缺的组成要素中，广泛布建在人们生活周围的传感器，其所产生的大量信息，已成为人工智能、机器学习的重要基础。
智能交通技术·2024-02-19 11:14

蓝桥杯备战每日一练-----Python

基础刷题2月3日一、斐波那契数列题目描述代码二、cryin的斐波那契数列代码总结一、斐波那契数列示例：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
MLinfinite·2024-02-19 11:44

Python3数据分析与挖掘建模（7）使用matplotlib和seaborn画图

1.可视化分析1.1概述可视化分析是数据分析中重要的一环，它可以帮助我们更直观地理解数据的特征、趋势和关系。
鮀城小帅·2024-02-19 11:13

Python数据分析实战【八】：用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图【文末源码地址】

绘制散点图源码地址本文可以学习到以下内容：matplotlib中文乱码解决办法seaborn中文乱码解决办法seaborn库csv数据下载地址用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图散点图小凡在做数据分析的时候
帅帅的Python·2024-02-19 11:12

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据分析是从原始数据中提取有用信息并做出决策的过程。这个过程通常包括数据预处理、分析建模和数据可视化等关键步骤。
终将老去的穷苦程序员·2024-02-19 11:11

数据分析 — Pandas 数据加载、存储和清洗

目录一、文件读取1、常见文件读取函数2、read_csv()3、read_table()4、read_excel()5、read_json()6、read_html()7、大文件读取二、数据保存1、csv2、excel3、json4、html5、MySQL1、连接数据库2、MySQL存储到本地3、本地存储到MySQL三、数据清洗1、处理缺失值1、判断数据是否为NAN2、删除缺失值3、填充缺失值2、
永远十八的小仙女~·2024-02-19 11:05

数据分析 — Pandas 分组聚合

目录一、函数应用和映射1、apply2、map二、汇总和描述统计1、计算平均值2、计算中位数3、计算总和4、找到最小值5、找到最大值6、计算标准差7、计算方差8、计算非空值的数量9、生成摘要统计信息10、计算唯一值的频率三、str属性1、str.len()2、str.lower()和str.upper()3、str.replace()4、str.strip()、str.lstrip()和str.r
永远十八的小仙女~·2024-02-19 11:35

open3d k-means 聚类

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项·2024-02-19 11:04

Dataframe型数据分析技巧汇总

数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！
我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

超详细 | Python数据可视化入门教程（Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts）

数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况，便于让读者更高效阅读，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，如果使用Python做数据可视化，建议学好如下这四个Python数据分析包
酒酿小小丸子·2024-02-19 10:15

数据分析 — 动画图 pyecharts

目录一、概念二、安装和导入三、绘图逻辑四、绘图1、柱状图2、折线图3、散点图4、饼图5、南丁格尔图6、Geo()地理坐标第7、Map()绘制区域8、词云图9、层叠图10、3D图11、仪表板一、概念Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库，它通过Python生成Echarts的图表，并支持多种常见的图表类型，如折线图、柱状图、散点图、饼图等。官网地址：https://pyec
永远十八的小仙女~·2024-02-19 10:43

数据分析 — Matplotlib 、Pandas、Seaborn 绘图

目录一、Matplotlib1、折线图2、柱状图3、水平条形图4、直方图5、散点图6、饼图二、pandas1、折线图2、柱状图三、seaborn1、散点图2、箱线图3、直方核密度图4、成对图一、MatplotlibMatplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。它提供了丰富的绘图工具，可以用于创建各种类型的图表。安装和导入：pipinstallmatplotlibimportma
永远十八的小仙女~·2024-02-19 10:13

ChatGPT原理以及发展

ChatGPT模型，备受关注，不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。
菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

MapReduce

MapReduce定义mapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发基于hadoop的数据分析应用的核心框架。
诺冰1314·2024-02-19 10:46

Python可视化工具集合来报道 （上）

可视化工具在数据分析和数据展示中扮演着重要的角色。这些工具不仅可以帮助用户更好地理解数据，还能支持决策制定、故事讲述和洞察发现等方面。
·2024-02-19 10:32

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 10:29

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA的主要思想是通
·2024-02-19 10:25

第七篇【传奇开心果系列】Python微项目技术点案例示例：数据可视化界面图形化经典案例

传奇开心果微博系列系列微博目录Python微项目技术点案例示例系列微博目录一、微项目开发背景和项目目标：二、雏形示例代码三、扩展思路介绍四、数据输入示例代码五、数据分析示例代码六、排名统计示例代码七、数据导入导出示例代码八
传奇开心果编程·2024-02-19 10:09

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR
·2024-02-19 10:49

怎么用ETL工具实现MQ消息同步

而在一些特定场景下，需要将MQ中的消息同步到数据仓库或其他存储系统中，以便进行更深入的数据分析和挖掘。这时候，ETL工具可以成为实现MQ消息同步的利器。
·2024-02-19 10:43

洞悉代币资金流，助力 GameFi 项目运营决策

数据分析是运营游戏的重要手段。通过数据分析，项目方可以了解玩家行为模式、游戏经济情况、游戏经济机制等，从而做出更加合理的运营决策。Footprint提供的GameFi数据，包括资金流数据、业
·2024-02-19 10:28

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。
JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文方向一：深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五
还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

The Captainz NFT 概览与数据分析

作者：[email protected]编译：[email protected]数据源：TheCaptainzNFTCollectionDashboardTheCaptainz是Memeland的旗舰系列，由9,999个实用性极强的PFP组成。持有者在Memeland宇宙中展开了一场神话般的探索，并通过MemelandDAO参与治理。这个NFT项目会在2024年崛起吗？关于
·2024-02-19 10:19

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

优秀网络安全运营专家的成长之路

网络安全监控3、网络流量分析4、日志分析和搜索能力5、端点安全保护6、加入活跃的网络和安全社区7、紧跟最新的行业咨询二、中级阶段：更深入地了解网络威胁1、情报分析能力2、云计算安全3、主动威胁搜寻4、大数据分析三
岛屿旅人·2024-02-15 10:35

缺失值NA并不可怕,只要了解它

缺失值可视化1.在GEO数据挖掘过程中，有时取子集会导致生成的子集都是NA。
小梦游仙境·2024-02-15 10:11

有没有老哥遇到 pycharm升级后，不能同时运行多个py文件的情况，会被覆盖运行?...

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Python进阶者·2024-02-15 10:53

pandas导出的EXCEL列宽压缩很小 有自动调整列宽的方式吗？

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Python进阶者·2024-02-15 10:23

用selenium自动化操作时，遇到这种上传图片的，要怎么搞？

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Python进阶者·2024-02-15 10:23

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

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Python进阶者·2024-02-15 10:22

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

「看本质」的方法只需要5分钟掌握，但很多人就是不用，为什么？

十二年前，我问我做数据分析的师父，他就这么回答。在我们咨询公司，高手一出马，其实十分钟内，就能看出对方公司问题。剩下让我们这些虾兵蟹将做大量调研，更多是确认这些结论。
道长是名思维贩子·2024-02-15 10:08

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

宝藏R包：TCGA的转录组数据挖掘一站搞定

最近在看ceRNA的时候看到了一个宝藏R包，写包简化了芯片数据下游分析之后，我正想着写转录组下游分析的简化版，就看到了它。用起来~0.R包和数据准备if(!require(GDCRNATools))BiocManager::install("GDCRNATools")library(GDCRNATools)这里使用的是作者给的示例数据，RNA-seq是1000行，miRNAseq是2588个。#m
小洁忘了怎么分身·2024-02-15 09:09

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2
suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。
suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？
suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli·2024-02-15 09:27

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。
python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。
kampoo·2024-02-15 09:47
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