数据挖掘数据预处理第15页

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。算法复杂度kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂

Python研究者·2024-01-06 19:37

贷款违约预测-Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

致Great·2024-01-06 17:51

高可用分布式部署Spark、完整详细部署教程

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的

一座野山·2024-01-06 16:15

大数据采集与预处理技术

文章目录第1章大数据概念1.1大数据的概念1.2大数据的关键技术1.3大数据采集与数据预处理技术1.3.1大数据采集技术1.3.2数据预处理技术第二章数据采集基础2.1传统数据采集技术2.2大数据采集基础第三章大数据采集架构

Sparky*·2024-01-06 14:10

基于MMDet3D的pointpillars和centernet推理（mmdet3d v1.0 rc）

文章目录mmdetection3D学习文档安装环境方法一方法二（我没用）验证通过点云样例程序来验证数据预处理KITTI数据集预处理NuScenes数据集预处理使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练在标准数据集上训练预定义模型在

一只糊涂虫儿·2024-01-06 13:24

【深度学习程序实例】

importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#数据预处理

东北霸主劳德利·2024-01-06 12:42

【数据分析实战】冰雪大世界携程景区评价信息情感分析采集词云

文章目录引言数据采集数据集展示数据预处理数据分析评价总体情况分析本人浅薄分析各游客人群占比分析本人浅薄分析各评分雷达图本人浅薄分析差评词云-可视化本人浅薄分析好评词云-可视化本人浅薄分析综合分析写在最后今年冬天

爱python的王三金·2024-01-06 11:16

一个月读完6本书？这些烧脑神书，你能读完1本，就是学霸！

1数据挖掘导论（原书第2版）

大数据v·2024-01-06 11:05

今年最值得期待的美股IPO（三）：硅谷最神秘独角兽Palantir

事实上，这家数据挖掘和分析公司常常被称作是“硅谷最神秘的科技独角兽”。随着IPO提上议程，Palantir的面纱可能要被逐渐揭开。

HOX币股世界·2024-01-06 11:42

transforms图像增强（一）

一、数据增强数据增强（DataAugmentation）是一种常用的数据预处理技术，通过对训练集进行各种变换和扩增操作，可以增加训练数据的多样性和丰富性，从而提高模型的泛化能力。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

数据探索 —— 数据预处理 1

在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成

冰度猎魂·2024-01-06 10:33

计算机毕业设计基于SpringBoot的公司资产网站的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

IT学长编程·2024-01-06 07:38

零距离接触阿里云时序时空数据库TSDB

TSDB是阿里巴巴集团数据库事业部研发的一款高性能分布式时序时空数据库，在即将过去的2018年，我们对TSDB进行了多次的系统架构改进，引入了倒排索引、无限时间线支持、时序数据高压缩比算法、内存缓存、数据预处理

阿里云技术·2024-01-06 04:42

数据预处理-什么时候独热编码和归一化

数据的无量纲化包括中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和缩放处理中心化是减去某个固定值，即平移数据。缩放本质是通过除法，将数据固定在某个范围之中，取对数也算一种缩放处理。数据归一化Normalization或Min-Maxscaling：x=x-min(x)/max(x)-min(x)按照最小值中心化后，再按极差缩放即数据移动了min(x)个单位，且被缩放到

岛屿云烟dyyy·2024-01-06 02:42

python实现bp神经网络对csv文件进行数据预测(2)

参考资源：sklearn库bp神经网络[从原理到代码一篇搞定]（2）_sklearn神经网络-CSDN博客十分钟上手sklearn：安装，获取数据，数据预处理-知乎(zhihu.com)一个实例讲解如何使用

赛亚超·2024-01-06 00:29

Python不掉包初探自然语言处理One-Hot编码与解码

机器学习数据预处理1：独热编码（One-Hot）及其代码_梦Dancing的博客-CSDN博客_onehot编码1.为什么使用one-hot编码？

GarveyPython·2024-01-05 22:23

基于python的气候分析系统

RabbitTimor·2024-01-05 21:29

数据仓库系列7-OLAP是什么

数据挖掘中的这些OLAP操作是资源密集型的。使用OLAP可以预先计算和预先聚合数据，从而加快分析速度。OLAP数据库被分成一个或多个多维数据集。多维数据集

allwit·2024-01-05 21:32

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。

徐卜灵·2024-01-05 19:32

《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现聚类算法

实验目的进一步理解聚类算法（K-平均、PAM、层次聚类、密度聚类），利用weka实现数据集的聚类处理，学会调整模型参数，以图或树的形式给出挖掘结果，并解释规则的含义。实验要求（1）随机选取数据集（UCI或data文件夹），需要做预处理的，单独说明处理过程。完成以下内容：（用四种方法：K-means、K-中心法、层次、密度）文件导入与编辑参数设置说明结果截图结果分析与对比（2）以AQI.xls中1-

lazyn·2024-01-05 18:08

【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解（图文解释超详细）

需要PPT和源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。聚类评估主要包括以下任务估计聚类趋势对于给定的数据集聚类趋势估计用于评估该数据集是否存在非随机结构，如果盲目地在数据集上使用聚类方法返回一些簇所挖掘的簇可能是误导因为数据集上的聚类分析仅当数据中存在非随机结构时才有意义确定数据集中的划分簇数一些聚类算法需要数据集划分的簇

showswoller·2024-01-05 18:37

【亚马逊云科技】自家的AI助手 - Amazon Q

本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。

一头小山猪·2024-01-05 14:00

计算机毕业设计基于Java的供应商管理系统的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

IT学长编程·2024-01-05 11:57

Python数据处理 ——展现Pandas 的强大

Pandas被普遍用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗、数据I/O、数据可视化等辅助功能。Pandas不仅简洁，还拥有出众的数据处理能力和完备的辅助功能。归纳起来，Pandas有以下5大特点。

Zouia Gail(修行中)·2024-01-05 11:57

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

在当今数字化时代，数据已经成为了企业决策的重要依据，而数据挖掘与数据分析作为数据处理的重要工具，都在帮助企业从数据中发现价值，从而提升业务效益。然而，许多人对于数据挖掘与数据分析的区别并不清晰。

qingyunliushuiyu·2024-01-05 09:16

数据挖掘总结(考试版）

数据挖掘总结：第一章：数据挖掘KDD步骤：数据清理:(消除噪声和删除不一致的数据)数据集成（多种数据源可以组合在一起）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式

acmakb·2024-01-05 09:45

机器学习（四） -- 模型评估（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-4）未完待续……目录系列文章目录前言三、分类模型评估指标1、错误率与精度

₫从心·2024-01-05 02:23

灰度共生矩阵纹理特征提取matlab,灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现

灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现焦蓬蓬，郭依正，刘丽娟，卫星(南京师范大学泰州学院，江苏泰州225300)摘要:图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的

陆牙·2024-01-05 02:21

实战Keras3.0：自定义图片数据集分类任务

一、创建自定义图片数据集1、数据收集以10张小狗图片和10张小猫图片为例2、数据预处理1、创建Excel表格，并在其中创建两列，一列是图片路径，另一列是对应的标签（狗0、猫1）2、用pandas库的read_excel

缘起性空、·2024-01-05 01:28

【langchain】入门初探实战笔记（Chain, Retrieve, Memory, Agent）

1.简介1.1大语言模型技术栈大语言模型技术栈由四个主要部分组成：数据预处理流程（datapreprocessingpipeline）嵌入端点（embeddingsendpoint）+向量存储（vectorstore

小松不菜·2024-01-04 23:51

python数据分析

青花锁·2024-01-04 23:22

超详细EM算法举例及推导

最好先学习一下极大似然EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。

老实人小李·2024-01-04 21:33

大创项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

laafeer·2024-01-04 20:35

《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结

《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结适用教材：《数据挖掘概念与技术（第3版）》，JiaweiHan，MiehelineKamber，JianPei著，机械工业出版社提示：与教材内容不完全匹配，有所取舍写在前面

炼魂·2024-01-04 18:43

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。为各领域人员量身定制课程内容，让你畅学Python编程及机器学习理论与代码实现方法，从“

思考的小猴子·2024-01-04 18:03

PyTorch|PyTorch张量解释

关于张量及其维数的简要说明，以及术语：你有时会看到一个称为向量的一维张量同样，二维张量通常被称为矩阵任何具有二维以上的东西通常被称为张量在对神经网络进行编程时，数据预处理通常是整个过程的第一步，数据预处理的一个目标是将原始输入数据转换为张量形式

霜溪·2024-01-04 18:22

公共数据挖掘竟然还可以发到15分+？

Identificationofacytokine-dominatedimmunosuppressiveclassinsquamouscelllungcarcinomawithimplicationsforimmunotherapyresistance鳞状细胞肺癌中细胞因子为主的免疫抑制类的鉴定，对免疫疗法抗性的影响发表期刊：GenomeMed发表日期：2022Jul8影响因子：15.266DOI

生信学霸·2024-01-04 14:55

表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值

在数据挖掘过程，数据的归一化和标准化是必须的。取log值就是一种归一化的方法，z-score是常用的标准正态分布化的方法。归一化和标准化的区别实际上口语里面通常是没办法很便捷的区分这两个概念。

天明豆豆·2024-01-04 14:44

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

2024美赛备战1--数据处理（数据预处理，异常值处理，预测模型，插值拟合 *必看）

.数据预处理所谓数据预处理，就是指在正式做题之前对数据进行的一些处理。

建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:25

机器学习（四） -- 模型评估（1）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言一、模型评估概述1、模型评估定义

₫从心·2024-01-04 09:54

SuperMap & YashanDB联合解决方案发布，赋能更强大的地理智慧

携手超图软件集团（简称“超图”）重磅推出基于崖山数据库的空间数据管理解决方案，基于YashanDB空间数据库能力，与超图SuperMapGIS平台深度适配，共同为各行业提供更高效、更灵活的空间数据管理及空间大数据挖掘分析能力

YashanDB·2024-01-04 08:26

Spark二、Spark技术栈之Spark Core

累加器和广播变量学习链接：https://mp.weixin.qq.com/s/caCk3mM5iXy0FaXCLkDwYQ一、RDD1.1为什么要有RDD在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中

eight_Jessen·2024-01-04 08:51

mllib可扩展学习库java api使用

一、数据预处理数据预处理是机器学习的重要步骤之一，可以提高模型的准确性和鲁棒性。mllib可扩展学习库javaapi提供了一系列的数据处理工具，包括数据清洗，缺失值填充，特征缩放和编码等。

卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-04 08:43

（10-2-04）贷款预测模型

10.2.4数据预处理数据预处理(DataPreprocessing)是数据分析和机器学习中的一个重要步骤，旨在准备原始数据以供分析或训练模型使用。

码农三叔·2024-01-04 07:41

（3-3-01）数据标准化与归一化

数据标准化和归一化是常用的数据预处理技术，用于将数据调整为特定范围或分布，以便于模型的训练和优化。

码农三叔·2024-01-04 07:09

（3-3-02）数据标准化与归一化

3.3.3数据转换和规范化数据转换和规范化是数据预处理的重要步骤，用于将原始数据转化为适合机器学习模型训练的格式，同时对数据进行标准化和处理，以提高模型的性能和稳定性。