数据挖掘数据分析机器学习

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。
是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

Python----数据分析（Pandas四：一维数组Series的统计计算，分组和聚合）

一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN（非空）值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-16 14:55

Python----数据分析（Pandas三：一维数组Series的数据操作：数据清洗，数据转换，数据排序，数据筛选，数据拼接）

一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数，用于指定按哪个轴删除缺失值。对于Series对象，因为它是一维数据结构，只有一个轴，所以此参数默认值为0，且一般不需要修改这个参数（在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义，如除，axis=1表示按列删除）。inplace可选参数，用于指
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-16 14:25

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。
真智AI·2025-03-16 13:49

如何用Python绘制柱状图堆叠图？

在数据分析和可视化的过程中，柱状图是一种非常常用的图表类型。它能清晰地展示不同类别之间的比较。而堆叠柱状图则是在此基础上，能够展示各个部分在整体中的占比！
上官美丽·2025-03-16 13:17

TK矩阵：提高多账号管理效率的利器

每个账号的维护、内容发布、互动和数据分析，都需要耗费大量的时间和精力。TK矩阵是为了应对这些挑战而推出的一款工具，它为需要操作多个TikTok账号的用户提供了一种更高效、更安全的管理方式。基于云技术和
m0_74891046·2025-03-16 13:47

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二
李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：随着物联网技术的广泛应用，智慧运维系统通过传感器、大数据分析、云计算等技术集成，提升了地铁车辆段的运维效率和安全性。
罗博深·2025-03-16 12:11

毕业论文如何进行自查？

引言需说明研究背景与意义，主体章节需有明确的研究方法、数据分析和讨论，结论应总结成果并提出展望，避免与正文内容
kexiaoya2013·2025-03-16 12:08

MySQL数据库笔记

数据分析：整合数据源，支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用，适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠，支持大型应用。SQLServer微软
艽掵猫·2025-03-16 11:35

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。
木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
2401_86114612·2025-03-16 11:31

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。
Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

房产租赁数据分析与可视化

【实训内容】  1.数据统计与分析方面的可视化；  2.数据分析与预测方面的可视化；  3.数据多类型的可视化。  本次实验以温州市三区房屋租赁数据（res
学习只是用户态·2025-03-16 10:28

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法
程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。
喵了个AI·2025-03-16 10:27

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。
樟松·2025-03-16 05:27

架构模式之黑板模式

一、定义黑板模式是一种常用的架构模式，应用中的多种不同数据处理逻辑相互影响和协同来完成数据分析处理。黑板模式允许多个消息读写者同时存在，消息的生产者和消费者完全分开。
weixin_30518397·2025-03-16 05:25

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。
kkchenkx·2025-03-16 04:17

使用Python爬取豆瓣用户信息：从入门到实战

对于数据分析师、研究人员或普通用户来说，获取豆瓣用户信息具有重要的价值。本文将详细介绍如何使用Python及其相关库来爬取豆瓣用户信息，并展示如何利用最新的技术手段来实现这一目标。
Python爬虫项目·2025-03-16 02:04

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2
南玖yy·2025-03-16 02:04

《数据挖掘导论》 第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum
爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

数组中最长递增子序列问题的深入研究

动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析
cloudman08·2025-03-16 01:24

Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析

本文将介绍如何通过爬取国际航班数据，分析全球航班网络的情况，并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。
西攻城狮北·2025-03-16 01:53

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

一起用Python爬取天气数据分析告诉你

前言今天我们分享一个小案例，获取天气数据，进行可视化分析，带你直观了解天气情况！一、核心功能设计总体来说，我们需要先对中国天气网中的天气数据进行爬取，保存为csv文件，并将这些数据进行可视化分析展示。拆解需求，大致可以整理出我们需要分为以下几步完成：通过爬虫获取中国天气网7.20-7.21的降雨数据，包括城市，风力方向，风级，降水量，相对湿度，空气质量。对获取的天气数据进行预处理，分析河南的风力等
Dragon少年·2025-03-15 23:41

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
热爱电气·2025-03-15 23:07

Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务

目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析
西攻城狮北·2025-03-15 22:04

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

Python处理CSV文件的12个高效技巧

它，是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas，并亲切地叫它pd。impo
宇宙大豹发·2025-03-15 20:18

Transformer动画讲解 - 工作原理

阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
ghx3110·2025-03-15 19:16

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
琢磨先生David·2025-03-15 19:15

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
.Boss.·2025-03-15 18:05

DeepSeek 使用教程及部署指南：从入门到实践

1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分：DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分
点我头像干啥·2025-03-15 18:05

怎样通过企业数据资产管理推动企业数字化转型

这为企业后续的数据分析和应用奠定了坚实基础，确保企业能够基于高质量的数据做出科学决策。2.促进数据共享与协同在数字化转型过程中，企业内部不同部门之间的数据共享和协同至关重要。
阿桂天山·2025-03-15 17:30

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

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·2025-03-15 15:42

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的
萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析
大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

浅谈StarRocks数据库简介及应用

StarRocks是一款高性能的实时分析型数据库，专为复杂的SQL查询提供极高的性能，尤其适用于数据分析场景。
微笑的曙光（StevenLi）·2025-03-15 14:00

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
Echo_Wish·2025-03-15 14:30

Java对比Python，谁才是编程王者？

两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历
Java学研大本营·2025-03-15 13:50
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