数据挖掘-特征选择第3页

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

RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner

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。请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面（GUl），以及检查和处理示例数据集的不同元素。

思诺学长·2024-02-19 11:23

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

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

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

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

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

R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32275原文出处：拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标，为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。数据来源和处理本研究所使用的数据来自某电子商务平台的用户购物历史记录。读取数据head(data)模型构

·2024-02-11 18:39

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例

theskylife·2024-02-11 14:40

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

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

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

统计学习方法笔记之决策树

可以看出，决策树算法一般包含特征选择，决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解

Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

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

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

特征工程：特征提取、特征预处理、特征选择

一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False)data=dict.fit_transform([{'city':'北京','temperature':100},{'city':'上海','temperature':60},{'city':'

xiaobai_IT_learn·2024-02-09 00:02

特征工程：衡量特征的重要型

知乎特征选择：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32749489结合sklearn的几种特征选择方法：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226

千寻～·2024-02-09 00:32

特征工程:特征提取和降维-上

目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征，是从原始数据中抽取出来的，并没有对数据进行变换。

林浩杨·2024-02-09 00:01

特征工程:特征选择

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择Ⅱ.基于递归消除特征发Ⅲ.基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征

林浩杨·2024-02-09 00:00

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

每天一个数据分析题（一百五十五）

紫色沙·2024-02-08 09:20

机器学习：特征工程笔记

目录主要内容1.数据清洗1.1缺失值处理1.2异常值处理1.3去除重复项1.4数据一致性和格式规范化2.特征选择2.1过滤法（FilterMethods）2.2包裹法（Wrapp

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

机器学习：朴素贝叶斯笔记

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，广泛应用于机器学习和数据挖掘中。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。

程序遇上智能星空·2024-02-08 05:22

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。

一木Campus·2024-02-08 04:12

docker数据科学与spark镜像源与使用常见问题疑难解答

DreamNotOver·2024-02-08 01:16

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环，它不仅可以提高模型的性能，还能显著减少模型训练所需的时间和资源。

theskylife·2024-02-07 23:56

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:31

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