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数据挖掘算法分析
数据挖掘
——认识数据
《
数据挖掘
》国防科技大学《
数据挖掘
》青岛大学《
数据挖掘
与python实践》
数据挖掘
之认识数据1.数据和信息**数据(data)**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
木夕敢敢
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2024-01-02 06:51
数据挖掘
数据挖掘
认识
数据挖掘
一、
数据挖掘
的概念
数据挖掘
mischen520
·
2024-01-02 06:49
软考高级系统架构师
数据挖掘
人工智能
Python爬虫网页解析之parsel模块
pipinstallparsel==1.0.2二.模块作用改模块主要用来将请求后的字符串格式解析成re,xpath,css进行内容的匹配推荐Python大牛在线分享技术扣qun:855408893领域:web开发,爬虫,数据分析,
数据挖掘
25岁学Python
·
2024-01-02 04:04
算法分析
算法定义:是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程。(解决问题的方法和步骤)算法三要素:操作、控制结构、数据结构常见控制结构:顺序、循环、选择算法基本特征:有穷性、确定性、可行性、0个或多个输入、一个或多个输出算法的基本性质:目的性、分步性、有序性、有限性、操作性算法质量指标:正确性、可读性、稳健性、高效率和低存储量算法评价标准:时间耗费、空间耗费、可读性常见时间复杂度排序
Azur_wxj
·
2024-01-02 02:56
1.5 The Leaming Problem-Machine Leaming and other Fields|机器学习基石(林轩田)-学习笔记
2018-06-27学习链接:1.5TheLeamingProblem-MachineLeamingandotherFields1.MachineLearningandDataMining(机器学习与
数据挖掘
努力奋斗的durian
·
2024-01-01 23:29
2020-07-14
具体到技术环节,包括数据仓库、ETL、OLAP、
数据挖掘
、数据可视化这几个方面。大体上来看,BI可分为传统BI和敏捷BI。
木星_288b
·
2024-01-01 18:25
终于有人把帆软BI和奥威BI讲清楚了!
奥威BI则更加注重
数据挖掘
和深度分析,通过高级算法和机
qq_43696218
·
2024-01-01 16:52
数据分析
数据挖掘
信息可视化
学习笔记:机器学习
文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域(一)数据分析与
数据挖掘
(二)人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法(一)线性回归(二)逻辑回归(三)决策树(四)随机森林(五)k-近邻(KNN)(六
howard2005
·
2024-01-01 11:19
数据挖掘基础
学习
笔记
机器学习
我用Python爬取美食网站3032个菜谱并分析,真香!
点击上方“Python爬虫与
数据挖掘
”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤江雨霏霏江草齐,六朝如梦鸟空啼。这是巨变的中国,人和食物,比任何时候走的更快。
Python进阶者
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2024-01-01 09:48
数据分析
python
数据挖掘
数据可视化
大数据
计算机毕业设计 基于html5的图书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
·
2024-01-01 09:03
计算机毕业设计1000套
毕业论文
毕业设计
课程设计
Java
SpringBoot
html5
数据挖掘
中的数据属性特点、描述性统计度量与相似度计算
目录1.引言2.
数据挖掘
中的数据属性2.1数值属性2.2标称属性2.3有序属性2.4无序属性3.描述性统计度量3.1中心趋势度量3.2离散程度度量3.3分布形状度量4.相似度计算4.1欧氏距离4.2余弦相似度
轩Scott
·
2024-01-01 07:51
数据挖掘
人工智能
数据挖掘
模糊聚类
格式化之前的代码:importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能,包括缩放、标准化、正则化等plt.rcParams["f
亖嘁
·
2024-01-01 07:51
数据挖掘
聚类
人工智能
数据挖掘
与知识发现:解析关键概念
目录1.引言1.1背景1.2意义与应用2.
数据挖掘
的基本概念2.1定义与范畴2.1.1
数据挖掘
的定义2.1.2
数据挖掘
的范畴2.2
数据挖掘
过程2.2.1问题定义2.2.2数据采集与清洗2.2.3特征选择
轩Scott
·
2024-01-01 07:49
数据挖掘
人工智能
利用KMP算法解决LeetCode第28题:实现strStr()
算法分析
假设主串T用i指针遍历,而模式
MrFengZH
·
2024-01-01 07:46
【数据结构与算法】:交换排序之快速排序(手绘图解+LeetCode原题)
四、
算法分析
时间复杂度五、快排思想在实际题目中的运用题目一、剑指Offer40.最小的k个数一、快速排序1.什么是快速排序?
.29.
·
2024-01-01 06:05
数据结构与算法
排序算法
算法
数据结构
java
计算机算法中用到的对数log
来源于:https://www.cnblogs.com/huaxingtianxia/p/7842862.html之前一直不解为何算法中经常会看到log今天看《数据结构与
算法分析
Java语言描述》(第3
進撃的Friday
·
2024-01-01 05:56
原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容,真的是学习了
数据挖掘
任务主要有关联分析、分类分析、异常分析和演变分析等。在大数据时代背景下,
数据挖掘
是重要的工作内容。对于大数据的挖掘是从海量的大型数据库中挖掘数据中存在的潜在价值和有效的信息,
SMILE_9025
·
2024-01-01 05:27
医学信息应用技术(1)急救知识点(90+)必背基础42题
C诊断相关组是美国以住院病人编码的一般步骤:确定分类设计目的、遵从分类依据、分类、分类排序、编码医学
数据挖掘
的特点:医学数据的异质性、隐私性、冗余性、多样性、不完整性,伦理的、法律的和社会问题。
【赢在起跑线~】
·
2024-01-01 02:31
学习
健康医疗
笔记
计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
它可以借助摄像头捕捉道路图像,并使用CV
算法分析
图像中的目标和行驶路线。医学影像诊断:CV技术可以帮助医生在医学影像中发现肿瘤、病变和其他异常。
天玑y
·
2024-01-01 02:25
KeepLearning
计算机视觉
人工智能
opencv
学习
生活
其他
数据分析
【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法(nltk、sklearn、jieba)
nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于信息检索与
数据挖掘
的常用加权技术
爱看书的小沐
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2024-01-01 00:26
Python
AI
python
自然语言处理
tf-idf
jieba
nltk
sklearn
分词
解密垃圾邮件分类:基于SVM的
数据挖掘
项目
垃圾邮件(Spam)的泛滥成灾一直是电子邮件系统中的一个严峻问题。随着垃圾邮件技术的不断演变,传统的过滤方法逐渐显得力不从心。因此,本项目旨在利用支持向量机(SVM)这一强大的机器学习工具,实现对垃圾邮件的高效分类,为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。通过对两个不同来源的数据集(trec和enron)进行综合分析和处理,我将展示
袁既望
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2023-12-31 21:24
数据挖掘
分类
支持向量机
30个最受欢迎的
数据挖掘
面试问题答案-第1部分
本文将给大家介绍30个热门
数据挖掘
面试问题答案。这些问题在数据科学访谈中经常被问到。此外,这个热门面试问题
数据挖掘
答案包含的问题的答案,以帮助您破解数据科学家工作的面试。
栀子花_ef39
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2023-12-31 18:54
【亚马逊云科技】使用Amazon Lightsail快速建站
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
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2023-12-31 17:57
征文联动
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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
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2023-12-31 16:15
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2023-12-31 16:15
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2023-12-31 16:11
计算机毕业设计1000套
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Java
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Coursera上10个值得去学习的机器学习课程(有字幕)
本课程为你提供有关机器学习、
数据挖掘
和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力
·
2023-12-31 15:24
深度学习
学习
机器学习
人工智能
二叉树的层序遍历算法实现
二,
算法分析
层序遍历与先序、中序、后序遍历不同。层序遍历用到了队列,而先、中、后序需要用到栈。因此,先、中、后序遍历可以采用递归方式来实现,而层序遍历则没有递归方式。
robin2005
·
2023-12-31 14:46
【2023最新】Scrapy框架教程一-Scrapy的创建与启动及Scrapy基础命令
它可以被使用用途广泛,从
数据挖掘
到监控和自动化测试。scrapy官网学习网址:https://docs.scrapy.org/e
大聪明_花
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2023-12-31 14:32
Scrapy
scrapy
python
爬虫
讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗
摘要:进入二十一世纪以来,科学技术的不断发展,使得
数据挖掘
技术得到了学者越来越多的关注。
数据挖掘
是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程,是一种处理数据库数据的知识发现。
是空空呀
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2023-12-31 12:33
聚类
均值算法
数据结构与
算法分析
(C++语言版)_张琨版 第六章树和二叉树课后习题答案
一、选择题1.A2.C3.C4.A5.D6.A7.D8.C9.D10.D二、填空题三、判断题√2.√3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、简答题答案如下:采用前序和后序两个序列来判断二叉树上结点B必定是结点F的祖先。在前序序列中某结点的祖先都排在其前。若结点B是F的祖先,则B必定在F之前。而在后序序列中,某结点的祖先排在其后,即若结点B是F的祖先,则B必在F之后。根据这条规则来判断
赵卓不凡
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2023-12-31 12:45
计算机考研
课后习题答案
数据结构与算法分析
【12月比赛合集】22场可报名的
数据挖掘
大奖赛,任君挑选!
CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!以下信息仅供参考,以比赛官网为准目录Kaggle(5场比赛)阿里天池(3场比赛)ZINDI(2场比赛)和鲸(Heywhale)(1场比赛)BaiduAIStudio(3场比赛)DataCastle(3场比赛)华为云(1场比赛)AIcrowd(2场比赛)C
CompHub
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2023-12-31 10:30
人工智能
数据挖掘
算法
java
开发语言
九-1.聚类分析
聚类通常作为其他
数据挖掘
或建模的前奏一.特征认知1.有监督无监督分类:有监督学习(有标签学习)数据特征聚类:无监督学习(没有标签)数据特征2.聚类概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作
唐-import-某人
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2023-12-31 08:46
机器学习
python
机器学习
聚类
算法分析
与实践 大作业
1、问题给定n个圆的半径序列,将它们放到矩形框中,各圆与矩形底边相切,求具有最小排列长度的原序列。2、解析一般而言我们会想到这种做法:但是这种只是其中一种,我们并没有考虑完全,还有一些如:小球本来可以放到两个大球的中间,不增加长度的这个就类似于最短路的问题,由此我们想到了回溯算法。开始时设a=[r1,r2,……rn]是所给的n个元的半径,则相应的排列树由a[1:n]的所有排列构成。cter(x)用
Tang Paofan
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2023-12-31 08:56
SEER数据库系列|SEER
数据挖掘
文章有哪些研究模式
SEER数据的大规模数据优势是无可比拟的。大规模的病例数还可以减轻病理学诊断的少数或随机错误分类的影响。SEER依靠实验室的质量规范来最大程度地减少此类错误肿瘤发病率的研究SEER能发现一些无法通过简单的估计病例数和频数分布得出的结论。率(rates)告诉我们的是某个地区个体的发病率。而百分比(Percentages)只是告诉我们特定时间点上特定癌症的数量占所有癌症的比例。即使在从人群中收集每种癌
医科研
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2023-12-31 06:48
大数据应用发展史:从搜索引擎时代到机器学习时代
文章目录搜索引擎时代数据仓库时代
数据挖掘
时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术,到现在无处不在的各种人工智能应用,伴随着大数据技术的发展
善守的大龙猫
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2023-12-31 05:11
大数据
大数据
二分查找(非朴素)--在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
个人主页:Lei宝啊愿所有美好如期而遇目录本题链接输入描述输出描述
算法分析
1.算法一:暴力求解2.算法二:朴素二分算法3.算法三:二分查找左右端点3.1查找左端点3.1.1细节一:循环条件3.1.2细节二
Lei宝啊
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2023-12-31 02:13
算法
算法
二分查找
C++
我体验了《怪物猎人:崛起》五月新版本后,发现新主线boss蛮有趣
值得一提的是:博士在四月末和大家分享了文章《在的后续游戏更新中,这五只魔物可能会出现》,其中玩家们通过
数据挖掘
的方式“预测”的新怪物已经全部应验!
爱游戏的萌博士
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2023-12-31 01:28
CDA level1 学习笔记(已通过考试)
数据挖掘
:是一个跨学科的计算机科学分支,它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在
Sunshinetongtong856
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2023-12-31 00:15
学习
笔记
big
data
数据分析
算法分析
与设计基础
一、绪论1.算法的概念及特征1.1定义:算法是指求解某个问题或是某类问题的一系列无歧义的指令,也就是说,对于符合一定规范的输入,能够在有限时间内获得所要求的输出。1.2特征:输入:算法中的各种运算总是要施加到一些运算对象上,而这些运算对象又可能具有某种初始状态,这是算法执行的起点或是依据。输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。有限性:算法必须能在有限的时间内做完,即算法必须
726498
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2023-12-30 23:44
算法分析与设计基础
算法
你为什么需要考研
比如,
数据挖掘
的知识,研究生懂很多,本科生基
Lio5n
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2023-12-30 21:09
基于
数据挖掘
的会务管理系统-计算机毕业设计源码84883
摘要随着计算机技术的发展,特别是计算机网络技术与数据库技术的发展,使用人们的生活与工作方式发生了很大的改观。本课题研究的会务管理系统,主要功能模块包括用户管理,会议信息,会议签到,请假管理,评分记录,听会感受,意见箱等,采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设,能很好的满足实际使用的需求,完善了对应的软体架设以及程序编码的工作,采取MySQL作为后台数据的主要存储单元,采用SpringBo
vx_bysj1330
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2023-12-30 20:22
课程设计
java-ee
vue.js
python
django
flask
java
学计算机必参加的含金量赛事!但凡参加一个面试都要简单一倍
文章目录一、ACM国际大学生程序设计竞赛二、GPLT团队程序设计天梯赛三、蓝桥杯四、百度之星五、中国大学生计算机设计大赛六、
数据挖掘
及AI比赛七、结语一、ACM国际大学生程序设计竞赛ACM是美国计算机协会的简称
程序员刘皇叔
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2023-12-30 20:48
面试
职场和发展
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。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子
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2023-12-30 19:34
机器学习
遥感
python
数据挖掘
机器学习
完成一个预测建模项目一般需要多长时间?
为了回答这个问题,我们先来了解一下建模的流程,通常一个完整的
数据挖掘
项目包含以下流程(1)业务理解、(2)数据理解、(3)数据准备、(4)数据预处理和建模、(5)模型评估、(6)模型部署应用。
小黄鸭呀
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2023-12-30 15:48
zip压缩
算法分析
(2)
zip压缩
算法分析
(2)前言在zip压缩
算法分析
(1)中已经分析了利用文本中短语重复的特性来进行压缩的lz77算法部分,接下来分析利用信息熵进行压缩的huffman编码算法,zip作者在这里对霍夫曼树的处理十分精彩
iumffcfkpim
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2023-12-30 13:38
杂货
压缩
算法
源码
霍夫曼编码
huffman
数据分析流程
数据分析的流程可以分为以下几个步骤:问题定义--
数据挖掘
--数据准备--模型化--数据认证--实施跟踪模型部分:探索--建立--评估--调优--应用理解业务问题:首先明确数据分析的目标和业务问题,确定需要解决的具体问题
Oo_Amy_oO
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2023-12-30 09:12
数据分析
数据挖掘
读书笔记--构建数据湖仓阅读有感
我们知道数据因业务运行而产生,后续数据收集汇总后,数据需要用来分析和使用,进而形成分析服务,用于支持企业的战略决策和价值挖掘,用于商业战略决策,而分析数据需要不同类型数据的融合关联,以及提供
数据挖掘
的分析基础设施环境
一马平川的大草原
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2023-12-30 07:38
读书笔记
数据应用
数据治理
数据湖仓
数据仓库
数据湖
【
数据挖掘
】模型融合
模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来,通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性,减小模型的方差,提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。平均法(Averaging):将多个模型的预测结果进行平均,可以是简单的算术平均或加权平均。平均法适用于模型预测结果的方差较小的情况。投票法(Voting):根据多个模型的预测结果,统计出现频
Oo_Amy_oO
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2023-12-30 07:28
数据挖掘
机器学习
算法
利用clusterProfiler进行富集分析
前言:微博参与话题#给你四年时间你也学不会生信#主要参考:GEO
数据挖掘
小尝试:(三)利用clusterProfiler进行富集分析Y叔开发的R包clusterProfiler的确是最好用的,没有之一,
谢俊飞
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2023-12-30 07:33
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