数据挖掘rrstudio

数据挖掘与数据分析

数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域，它们都涉及从数据中提取有价值的信息，但在目标、方法和技术上有所不同。
dundunmm·2025-03-04 03:11

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支，是当前热门的AI方向。
AI天才研究院·2025-03-04 02:30

Python网络爬虫：从原理到实践的全面解析

爬虫也被称为“网页蜘蛛”或“网络机器人”，广泛应用于搜索引擎索引构建、数据挖掘等领域。2.Python爬虫的运作机制爬虫的工作流程可分为以下步骤：发送请求：通过HTTP
九月·2025-03-04 00:47

Python网络爬虫：从原理到实践的全面解析

它不仅能够自动化采集海量网页信息，还能通过数据挖掘创造商业价值。本文将系统讲解Python爬虫的核心概念、技术实现、应用场景及法律边界，为读者构建完整的知识框架。一、什么是Python网络爬虫？
九月·2025-03-04 00:47

数据挖掘的建模流程

1、定义数据挖掘目标任务理解指标确定2、数据取样建模抽样(大数据是用过滤后的全量数据)抽样之前需要衡量数据质量衡量的标准主要有以下几点：资料完整无缺，各类指标齐全数据准确无误，反映的都是正常状态下的数据数据抽样的方式
慢跑的Liam·2025-03-03 23:08

数据挖掘与数据分析的区别是什么

数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。
中琛源科技·2025-03-03 17:24

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【数据挖掘】Matplotlib

Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一，在数据挖掘过程中，主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。
dundunmm·2025-03-03 03:02

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览
Long_poem·2025-03-03 01:17

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。
Y1nhl·2025-03-02 15:58

【数据挖掘】Pandas

Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一，提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。
dundunmm·2025-03-02 01:30

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

1、有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系，下列说法正确的是？答案：深度学习是机器学习的子集（分支）5、关于机器学习的本质，下列表述最恰当的是？答案：从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指？
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（301-400）

1、关于pandas中的Series描述错误的是答案：Series默认没有index2、关于DataFrame描述正确的是答案：DataFrame指数据框，相当于程序中的虚拟Excel表格创建DataFrame后，可以重新指定indexDataFrame允许有缺失值3、在DataFrame中，可以获取某一列的值，也可以获取某一行的值。答案:对4、对于数据框book_info，以下用法有误的是答案：
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

1、涉及变化快慢的问题可以考虑使用导数来分析。答案:对2、导数的几何意义是曲线在某点处切线的斜率。答案:对3、函数在某点的左导数存在，则导数就存在。答案:错4、关于梯度下降算法，下列说法错误的是（）错误:梯度下降算法能找到函数精确的最小值。5、正弦函数的导数是余弦函数。答案：对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案：错7、链式法则的步骤可以概况为：分解、各自求导、相乘、回代。答案
奋力向前123·2025-03-01 08:29

Python 爬虫流程及robots协议介绍

Python爬虫流程及robots协议介绍**网络爬虫（Spider）是一种高效的数据挖掘的方式，常见的百度，谷歌，火狐等浏览器，其实就是一个非常大的爬虫项目**爬虫大致分为了四个阶段:确定目标：我们想要爬取的网页数据采集
流沙丶·2025-03-01 00:59

《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告

目录一、选题依据：1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述（1）国外研究现状（2）国内研究现状（3）发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法
Python数据分析与机器学习·2025-02-28 17:11

向量数据库实战介绍

向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。
Zhank10·2025-02-28 04:02

【数据挖掘】NumPy

在数据挖掘中，NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面，尤其是在处理大规模数据时，因其提供的高效运算和矩阵操作的能力，极大地提升了数据处理的效率。
dundunmm·2025-02-28 03:49

孔夫子旧书网 item_search_sold 接口开发应用指南

这些接口为市场分析、商品研究以及数据挖掘提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用孔夫子旧书网的item_search_sold接口，通过关键字获取已售商品的信息，并提供开发指南和代码示例。
Jelena15779585792·2025-02-28 00:26

数据挖掘与数据分析

目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例
「已注销」·2025-02-27 21:55

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-27 09:29

python中from import 所有内容都执行_彻底搞懂Python 中的 import 与 from import

你好，我是谢乾坤，前网易高级数据挖掘工程师。现任微软最有价值专家(Python方向)，有6年Python开发经验，善于解决各种业务场景下的棘手问题，进一步提升代码质量。
沃特JS·2025-02-26 19:38

【数据挖掘在量化交易中的应用：特征发现与特征提取】

好的，我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客，重点阐述特征发现和特征提取，特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤，并结合Python和TensorFlow进行代码示例。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，
大模型教程·2025-02-26 09:56

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时，使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。
星环科技·2025-02-25 11:16

《数据仓库与数据挖掘》自测

A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是：A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5
破坏神在行动·2025-02-24 05:48

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文
算法与数据·2025-02-24 01:22

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-23 16:11

【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument

Python】成功解决:OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘
云天徽上·2025-02-22 05:09

探秘PSPider：一款强大的Python爬虫框架

爬虫框架pspider一个简单的分布式爬虫框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pspi/pspider项目简介是一个基于Python构建的分布式网络爬虫框架，专为数据挖掘和信息提取而设计
马冶娆·2025-02-22 02:46

【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘：从数据到业务的决策

Attribute）实体关系（EntityRelationships）2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览
AI天才研究院·2025-02-21 08:34

主要空间数据挖掘方法

文章出自：http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域
CodeYoung7·2025-02-20 23:10

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF
布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

基于数据挖掘的股票预测系统

1.2数据挖掘的兴起近年来，数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力，数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
AI天才研究院·2025-02-20 19:08

数据挖掘十大经典算法详解（附原理解析与代码示例）

1.PageRank（链接分析）应用场景：搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性，影响力大的网页排名更高。网页影响力=所有入链页面的加权影响力之和阻尼因子D（通常设为0.85）用于模拟用户随机访问网页的行为代码示例importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()G.add_edges_from([("A","B"),("A","C"
IT程序媛-桃子·2025-02-20 16:37

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2301_82243733·2025-02-20 13:39

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

Py的Pandas：Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法

在数据挖掘、数据分析等领域中，Pandas被广泛应用。本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。
追逐程序梦想者·2025-02-17 10:23

调用DeepSeek API接口：实现智能数据挖掘与分析

在当今数据驱动的时代，企业和开发者越来越依赖高效的数据挖掘与分析工具来获取有价值的洞察。DeepSeek作为一款先进的智能数据挖掘平台，提供了强大的API接口，帮助用户轻松集成其功能到自己的应用中。
IT·小灰灰·2025-02-17 03:52

大数据专业毕业设计选题118例：数据挖掘 数据分析 可视化

目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了大数据专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
HaiLang_IT·2025-02-17 01:10

Python：第三方库

安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘
衍生星球·2025-02-16 20:00

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇关键词：知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代，数据量呈爆炸性增长，各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战
AI大模型应用之禅·2025-02-16 03:57

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

LogisticRegression即逻辑回归，是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法，以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍：基本原理线性回归基础：逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为
硅基创想家·2025-02-15 19:54

python电商数据挖掘_Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

作者孙方辉本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权项目内容本案例选择>>商品类目：沙发；数量：共100页4400个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格500元以上。项目目的1.对商品标题进行文本分析词云可视化2.不同关键词word对应的sales的统计分析3.商品的价格分布情况分析4.商品的销量分布情况分析5.不同价格区间的商品的平均销量分布6.商品价格对销量的影响分析7.商品价格对销售额的影响
weixin_39946996·2025-02-14 23:45

数据仓库与数据挖掘记录 二

1.数据仓库的产生从20世纪80年代初起直到90年代初,联机事务处理一直是关系数据库应用的主流。然而,应用需求在不断地变化,当联机事务处理系统应用到一定阶段时,企业家们便发现单靠拥有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争的优势,他们需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的态势进行分析,进而做出有利的决策。这种决策需要对大量的业务数据包括历史业务数据进行分析才能得到。把这种基于业务数据的决策分析
匆匆整棹还·2025-02-14 22:08

数据仓库与数据挖掘记录 三

数据仓库的数据存储和处理数据的ETL过程数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成,即完成数据的抓取/抽取、清洗、转换.加载与索引等数据调和工作,如图2.2所示。1）数据提取（Extract）从多个数据源中获取原始数据（如数据库、日志文件、API、云存储等）。数据源可能是结构化（如MySQL）、半结构化（如JSON）、非结构化（如文本）。关键技术：SQL查询、Web爬虫、日志采集工具（如Flume）
匆匆整棹还·2025-02-14 21:27

DeepSeek与核货宝订货系统的协同进化：智能商业范式重构

数据处理与分析方面深度数据洞察：利用Deepseek强大的智能数据挖掘与分析能力，处理核货宝订货系统中的海量订单数据、客户数据、商品数据等。
多用户商城系统·2025-02-14 10:38
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