数据挖掘数据预处理第4页

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

d64273b6f382·2024-02-15 08:21

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

2022-08-02

大规模迁移冲突和内战城乡发展商法产业经济学旅游经济学资源分配社会福利全球和平与安全网络安全妇女与两性平等食品安全保健和健康社会治理创新机构发展就业情况可持续的人类和社会发展社会变迁与生态文明媒体、信息和通信语言与文化的传承经济发展与深度学习大数据挖掘计量经

论文小天才·2024-02-15 01:35

【毕设进行时-工业大数据，数据挖掘】Java GUI完善，左对齐

正文之前今天早上起来，因为还要在宿舍这边搞毕业信息确认，所以没办法，我就只能在宿舍里面做一下Java的GUI的优化了！昨天的GUI长这个鬼样子！很幸运的，思索一番之后，我发现了问题所在，并且很快的就解决了。就在我想要继续水两面毕业设计学生日志的时候，却悲哀的发现我的日志本昨天就上交去中期检查去了！呜呼哀哉！简直悲伤！所以只能先写个电子档，等纸质档发下来再补上了！正文在前天完善JavaGUI界面的时

张照博·2024-02-14 23:49

【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

该算法的原理如下：数据预处理：在进行PSO-BP神经网络回归预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。初始化神经网络：首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。

Lwcah·2024-02-14 22:25

“高颜值”在线可视化分析利器—NetworkAnalyst！

那么本期小编将给各位带来的就是一款在线可视化数据挖掘利器—NetworkAnalyst！NetworkAnalyst是一款可以进行基因表达分析和meta分析的在线可视化分析平台。

ee00dc6faab7·2024-02-14 20:22

自然语言处理N天-AllenNLP学习（实现简单的词性标注）

NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->Wo

我的昵称违规了·2024-02-14 12:54

小心使用tf.image.resize_images，填坑经验分享给你

问题描述：线上线下测试结果不一致，且差异很大具体来说，线下测试直接load由ckpt存储的模型，然后使用cv进行数据预处理，然后评估测试集上的准召，一切正常。

随煜而安·2024-02-14 11:58

Week26 — 人类原发性肿瘤的染色质可及性图谱-03

1.ATAC-seq数据预处理和比对ATAC-seq预处理和比对使用的是PEPATACpipe

六六_ryx·2024-02-14 05:32

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

Seurat有一系列的数据预处理的过程，我们来一

单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

数据分析（一）：美国某公司购物数据报告

目录美国某公司购物数据报告一、引言二、数据概览三、数据整理3.1数据预处理3.2数据导入四、客户特征分析4.1客户性别分布4.2客户地址分布4.3客户与平台关联月数分布五、购物行为分析5.1交易日期分布

不期而遇__·2024-02-14 03:28

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据分析过程涉及多个步骤，包括数据预处理、分析建模和可视化。本文将详细探讨这三个核心步骤，以帮助您更好地理解和应用数据分析。

m1chiru·2024-02-14 00:26

从《猩球崛起》中看到人类对于人工智能的恐惧

智搜（Giiso）信息成立于2013年是国内领先的“人工智能+资讯”领域技术服务商，在大数据挖掘、智能语义、知识图谱等领域都拥有国内顶尖技术。

weixin_34268310·2024-02-13 23:07

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，

挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

聊聊规则引擎的调研及实现全过程

诉求从硬件采集到的数据提供的形式多种多样,会有库直连,MQtt传输,其他设备网关传输，接口API传输等多种形式,且传输的数据结构不具备通用性，即数据运行时为变化状态,进行的操作包含数据预处理、逻辑判断、

沈二到不行·2024-02-13 17:29

【深度学习】S1 预备知识 P2 数据预处理

目录准备工作创建数据集读取数据集处理缺失值处理连续数据缺失值处理离散数据缺失值转换为张量格式在应用深度学习技术解决实际问题时，数据的预处理步骤至关重要。在Python的各种数据分析工具中，我们选择了pandas库来进行这一工作，因为它能与张量兼容。在本篇博文中，我们将概述如何使用pandas对原始数据进行预处理，并将其转换成张量格式。准备工作本节博文通过调用PythonPandas库实现操作，需要

脚踏实地的大梦想家·2024-02-13 13:18

【COMP337 LEC1】

DataPreprocessingPhase数据预处理1.Featureextraction特征提取1.Anobjectisdescribedbyacollectionofattributes一个对象可以由一组特征来描述

WINNER505·2024-02-13 08:06

大规模单位实时寻路

转自：https://www.cnblogs.com/xiaohutu/p/10504586.html总结下来就是结合以下技术对AI进行处理：十字链表找最近的敌方单位,RVO避障，优化后的jps，地图数据预处理

july32·2024-02-13 08:49

如何开发一个属于自己的人工智能语言大模型？

数据预处理：在训练模型之前，你需要对数据进行预处理。这可能包括清理文本、去除停用词、进行词干提取、分词等。选择模型结构：你需要选择一个适合处理文本数据的模型结构。一种常见的选择

super_journey·2024-02-13 06:40

2022-03-23

#知识##校园学习##NLP##自然语言处理##人工智能专业建设##文本数据预处理##tokenize

跨象乘云·2024-02-13 05:32

Python建模复习：数据挖掘技术理论

第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换（正规化、泛化、离散化）、数据挖掘、模式评估

啾啾二一·2024-02-12 13:50

XGBoost算法

在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

IronWebScraper for net 2024.2.2 Crack

IronWebScraper是一个多功能C#框架，旨在从HTMLWeb应用程序中提取结构化数据，服务于各种目的，例如系统迁移、搜索引擎填充、竞争分析和数据挖掘。

sdk大全·2024-02-11 22:40

问题驱动结合系统思维搭建有序的知识体系

社会在发展，也许在未来大家都使用爬虫大数据挖掘在看问题的时候，这项搜索技能也过时了，但是唯一不会被淘汰的就是解决问题的智慧和思维。1、问题驱动：高效行动的秘密什么是问题驱动？以解决问题出发。

yufawu·2024-02-11 21:48

Python数据挖掘指南

1、数据挖掘和算法数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程。对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务-它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。

代码输入中...·2024-02-11 18:59

医学R语言快速入门与数据清洗1 2021-01-10

关键词和要点：数据预处理的方法数据分析：对软件要求不高数据可视化：数据作图RStudioR语言安装，Rstudio安装，Rstudio基本设置CRANTaskViewsCRANpackages核心包注释中有个

卡西莫多霉素·2024-02-11 05:12

2021-06-10

大数据曾经是野蛮生长的，在利益的驱使下浮华起来；但不可否认，在大数据时代，数据挖掘、分析，不仅能从各个

清风徐徐吹来·2024-02-11 05:01

Python实现文本情感分析

本文将详细介绍如何使用Python进行文本情感分析，包括基础概念、数据预处理、情感分类模型和实际示例。

漫走云雾·2024-02-11 05:31

【数据分析之数据预处理、分析建模、可视化——详细讲解】

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化1.介绍2.数据预处理3.分析建模4.可视化5.工具和技术1.介绍数据分析是一个系统的过程，它通常包括数据的收集、清洗、分析、建模和可视化等步骤，以下是这些步骤的详细介绍和一些建议

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:30

五、机器学习模型及其实现1

1_机器学习1）基础要求：所有的数据全部变为了特征，而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择（可选）进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理，使数据更适合机器学习的工具

ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

Apriori介绍及代码批注

一、Apriori原理解析1.概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。

Fishermen_sail·2024-02-10 20:45

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理导言在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。

Echo_Wish·2024-02-10 17:34

spss数据预处理步骤_2. SPSS基本使用：数据清洗

一、数据清洗的总体步骤image.png打开telco.sav文件image.png看下数据清洗的步骤，要拷贝(因为这里是样本，所以不用做这一步)，所以直接做第二步创建唯一IDimage.png这一步创建了唯一ID，点击转换按钮---计算变量-目标变量填写ID--选择函数$casenum点击确定就可以了image.png接下来我们要生成数据质量报告，可以用分析按钮-描述统计-频率来做，选取除了ID

嵇海龙·2024-02-10 14:18

Python数据分析实战【十一】：学习用scorecardpy搭建风控评分卡模型【文末源码地址】

文章目录评分卡模型一、数据预处理scorecardpy自带数据查看数据行列查看数据内容,用sample()比head()可以看更多的数据统计每个变量的缺失占比情况查看数据的信息查看每个变量有多少分类描述性统计数据之间的相关性二

帅帅的Python·2024-02-10 12:17

IOBR:一个R包带你走进数据挖掘的殿堂

虽然近几年产生了大量的单细胞数据，但bulk数据是基础，是数据挖掘之源头，当然作为主打生信主题的公众号生信宝库肯定也会关注对bulk数据的挖掘。

生信宝库·2024-02-10 08:36

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

2023计算机（AI）领域相关期刊的SCI分区

就在昨天（12月27日）2023年中科院分区表公布，本文总结了有关计算机领域（尤其是AI（机器学习，CV，NLP，数据挖掘等））的一些期刊的SCI分区，供大家参考学习。

STLearner·2024-02-10 06:08

单细胞数据挖掘(10a)-基于FPKM标准化的单细胞差异分析

本笔记来源于B站@生信技能树-jimmy；学习视频链接:「生信技能树」单细胞数据挖掘以下内容是我拷贝自学习资料里的markdown文件，作者信息如文件所示。本人在学习的过程中做了一些注释、删减和改动。

北欧森林·2024-02-10 06:08

数据挖掘(Data Mining, uva1591)

本题主要在于理解题意，Q数组可以不连续存储指的是只要公式能够满足即可，不一定有规律的存储。比如，先11个byte存储数据，1个byte空闲，再12个byte存储数据，1个byte空闲。简单计算可以得出K>=Sq*N为充要条件测试数据NortheasternEurope(NEERC)2003//uva1591.cpp#include#include#defineMAXN31intmain(){lon

谭树杰的博客·2024-02-10 05:08

OLAP 和数据挖掘的关系

从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。

挣扎的菜鸟·2024-02-09 18:02

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面，以提升模型性能和泛化能力。

微学AI·2024-02-09 10:47

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

机器学习系列——（十七）聚类

其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

基本概念主要组件：输入要素和目标标签训练监督式学习模型监督学习算法的类型分类回归每个类别中的流行算法示例监督学习的数据预处理数据清洗数据转换数据缩减特征工程概念简介及其对模型性能的影响模型评估和验证评估和验证监督学习模型的重要性常见评估指标概述模型评估技术挑战和未来方向监督

jcfszxc·2024-02-09 09:11

图论与图数据应用综述：从基础概念到知识图谱与图智能

1.3邻接矩阵2探索图的高级概念2.1最短路径的关键性2.2图的直径与平均路径的意义2.3循环与路径类型的多样性3深入探讨图的广泛应用领域3.1知识图谱的知识管理3.2图智能在复杂决策中的应用3.3图数据挖掘与分析的多领域应用

cooldream2009·2024-02-09 08:08

数据挖掘应用领域

目前数据挖掘在各行各业应用广泛，尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果，下面简单阐述一下在金融行业数据挖掘的应用。

Liam_ml·2024-02-09 06:50

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

01、引言本文涵盖主题：引言、数据准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练、模型评估。本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

数据挖掘——特征工程

文章目录特征工程3.3.1删除异常值3.3.2特征构造批量处理时间数据1.归一化2.标准化3.3.3特征筛选特征工程在EDA中我们更多的操作是针对数据本身与分析而特征工程是针对数据的进一步处理来最终选择出我们模型中需要的特征3.3.1删除异常值#这里我包装了一个异常值处理的代码，可以随便调用。defoutliers_proc(data,col_name,scale=3):"""用于清洗异常值，默认

run_session·2024-02-09 01:18

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值

菜鸟长安·2024-02-09 01:44

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