数据竞赛（数据挖掘）

Datawhale 数据挖掘训练营

#Datawhale数据挖掘训练营比赛地址:2018科大讯飞AI营销算法大赛时间:1月14日一1月27日清退规则:每天微信群打卡交流，汇报当天做的事以及当前得分。
roy_blue·2023-04-19 18:50

河北高校数据挖掘比赛之Task1赛题理解

今天是对二手车价格预测比赛的赛题理解，主要内容是了解赛题的数据和目标，清楚评分体系。下载数据并挂载到实验室，熟悉比赛流程。一、了解学习目标本次新人赛以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题。其中包括数据科学库、通用流程和baseline方案学习三部分。二、赛题概况赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数
北辰若星⭐·2023-04-19 18:49

数据挖掘实践（金融风控-贷款违约预测）Task1&2

Link:数据挖掘实践（金融风控）文章目录Task1赛题理解2天赛题要求赛题数据字段表评测标准提交结果个人理解思路比赛流程参考代码比赛指标Task2EDA3天Task3特征工程3天Task4建模与调参3
rr_forever·2023-04-19 18:49

数据挖掘入门：（一）题目、数据集与评测标准

参考资料：【1】零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction【2】Datawhale
chu小初·2023-04-19 18:49

B.数据挖掘机器学习[二]---汽车交易价格预测详细版本｛EDA-数据探索性分析｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:17

B.数据挖掘机器学习[三]---汽车交易价格预测详细版本｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:17

B.数据挖掘[一]---汽车车交易价格预测(测评指标；EDA)

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:47

数据挖掘 二手车EDA

二手车EDA赛题理解数据理解分析赛题EDA零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测赛题理解拿到赛题之后，首先要看看赛题的类型，是回归，分类，其他？
FunYoung0407·2023-04-19 18:14

Datawhale 零基础入门数据挖掘-the first 直播

baseline&赛题理解部分讲解赛题理解一、赛题背景赛题以预测二手车的交易价格为任务以二手车的特征去预测它的价格这是一个回归问题赛题数据中的值可能是不正确或异常，我们要找出异常点通过方法去去除，并清洗数据train.csvSaleID-销售样本IDname-汽车编码regDate-汽车注册时间model-车型编码brand-品牌bodyType-车身类型fuelType-燃油类型gearbox-
敢心历程非正常人类研究所·2023-04-19 18:14

数据挖掘：汽车车交易价格预测(测评指标；EDA)

目录一、前期工作1.赛题介绍赛题分析：分类和回归问题的评价指标有如下一些形式：（下文2.1和2.2会用到）2.数据简介3.探索性分析-EDA介绍二、实战演练2.1分类指标评价计算示例2.2回归指标评价计算示例2.3数据探索性分析（EDA）2.3.1导入函数工具箱2.3.2数据信息查看及描述性分析简略观察数据信息(head()+shape)通过describe()来熟悉数据的相关统计量判断数据缺失和
牛大了2023·2023-04-19 17:11

数据挖掘建模过程

1.目标定义明确本次的挖掘目标是什么，针对餐饮行业目标可定义为:1)实现动态菜品智能推荐2）对餐饮客户进行细分3）综合考虑节假日、气候等影响因素，对菜品销量进行预测4）基于餐饮大数据，优化新店选址2.数据取样抽取数据的标准：相关性；可靠性；有效性任何时候都不能忽视数据质量，衡量数据质量的标准包括：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水平。对获取的数据可从中做抽样操作，常
静若晨光·2023-04-19 12:10

数据挖掘基础

以餐饮企业为例，讲述数据挖掘对企业决策的作用。数据挖掘的前提是存在数据，对于餐饮企业而言，往往存在信息化管理系统，比如1、客户关系管理系统，用于记录客户个性化信息，比如生日、纪念日、喜恶等。
静若晨光·2023-04-19 12:39

Python ---＞ 衍生的数据技术

Python在开发领域、数据采集与存储、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据挖掘等技术，在人工智能及大数据分
如果'\'真能转义1️⃣说1️⃣·2023-04-19 11:31

通关秘籍！Pandas最新官方教程中文版

公众号以Python为核心语言，垂直于数据科学领域，包括可戳Python｜MySQL｜数据分析｜数据可视化｜机器学习与数据挖掘｜爬虫等，从入门到进阶！
Python数据之道·2023-04-19 11:58

10X单细胞（10X空间转录组）数据分析之主成分分析（PCA）与因子分析（NMF）

方法背景随着硬件技术的发展，每年被记录和存储下来的数据是非常庞大的，如何从庞大的数据堆中筛选出目标数据并分析得到有用的结论是现今重要的领域---数据挖掘。
Evil_Genius·2023-04-19 10:40

机器学习：XGBoost算法介绍

XGBoost在2016年KDDCup竞赛中赢得了冠军，也被广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域，
冷冻工厂·2023-04-19 09:16

什么是好省APP？好省APP靠谱吗？高省官方邀请码131413

基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析，“好省”APP通过内容制作、分享等方式，为消费者打通吃喝玩乐购全场景全业态，让消费者省钱省时省心省力，为平台和
高省APP·2023-04-19 06:21

TCGA数据挖掘入门---什么是TCGA？TCGA中有哪些数据？

1.什么是TCGA？TCGA中有哪些数据？TCGA的全称是TheCancerGenomeAtlas,这个项目始于2005年，它旨在使用基因测序和生物信息学编目与癌症有关的基因突变。TCGA通过利用高通量基因组分析技术，来帮助我们更好地理解癌症的遗传学基础，从而提升我们对于癌症的诊断能力和对癌症的治疗、预防。TCGA受美国癌症研究所(NationalCancerInstitute)下的癌症基因组中心
Seurat_Satija·2023-04-19 05:23

Pandas的应用-3

Pandas是Python语言中一个强大的数据分析工具库，它提供了高效的数据操作和分析功能，在数据处理、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用。
互联小助手·2023-04-19 05:04

随笔_从《芳华》影评到TF/IDF算法

先说说TF/IDF算法，这是一种信息处理和数据挖掘的重要算法，属于统计类方法。比如说，找一篇文章的关键词，TF（词频）是某个词在这篇文章中出现的频率，频率越高越可能是关键字。
xieyan0811·2023-04-19 04:33

python机器学习与深度学习在气象中如何应用？？如台风预报数据智能订正、预测风电场的风功率、预测浅水方程模式

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用
xiao5kou4chang6kai4·2023-04-19 03:22

机器学习：XGBoost算法介绍

XGBoost在2016年KDDCup竞赛中赢得了冠军，也被广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域，
·2023-04-19 00:38

机器学习：XGBoost算法介绍

XGBoost在2016年KDDCup竞赛中赢得了冠军，也被广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域，
·2023-04-19 00:25

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。
思考的小猴子·2023-04-18 23:34

最新版多语言BNB链上智能合约区块链高手可以研究研究

这玩意好像还有人改盗u页面效果:1.数据挖掘与预测分析数据挖掘与预测分析电子书封面读者评价不过的技术工具书，对rapidminer的详细介绍很精彩。大数据分析和建模的完美结合，可以了解大
·2023-04-18 22:13

R语言GEO数据挖掘：步骤四：富集分析KEGG,GO

1.读取第三部存储数据（基因差异表达情况）rm(list=ls())##魔幻操作，一键清空~load(file='deg.Rdata')head(deg)deg2.设定阈值计算基因上调下调数量##不同的阈值，筛选到的差异基因数量就不一样，后面的超几何分布检验结果就大相径庭。logFC_t=1.5deg$g=ifelse(deg$P.Value>0.05,'stable',ifelse(deg$lo
mayoneday·2023-04-18 18:18

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战项目链接合集（必看）项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
汀、人工智能·2023-04-18 15:42

【机器学习实践系列二】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）

note：项目链接以及码源见文末1.赛题简介了解赛题赛题概况数据概况预测指标分析赛题数据读取pandas分类指标评价计算示例回归指标评价计算示例EDA探索载入各种数据科学以及可视化库载入数据总览数据概况判断数据缺失和异常了解预测值的分布特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布数字特征分析类别特征分析用pandas_profiling生成数据报告特征工程导入数据删除异常值特征构造
汀、人工智能·2023-04-18 15:41

第六届数据挖掘与知识发现国际会议(DMKD 2023)征稿中【重庆邮电大学协办】

▶重要信息会议网址：https://www.meetconf.com.cn会议时间：2023年6月24-26日召开地点：中国-重庆截稿时间：2023年5月10日录用通知：投稿后1-2周收录检索：EI/Scopus_________________________________▶会议简介DMKD2023由国际科学与工程发展协会（IASED）主办、重庆邮电大学协办，将于2023年6月24－26日在重
MeetConf学术会议·2023-04-18 12:19

2022年第五届数据挖掘与知识发现国际会议(DMKD 2022)

2022年第五届数据挖掘与知识发现国际会议(DMKD2022)重要信息会议网址：www.icdmkd.org会议时间：2022年5月20-22日召开地点：韩国首尔截稿时间：2022年3月31日录用通知：
CoreShare科享学术交流中心·2023-04-18 12:49

2023年数据挖掘与知识发现国际会议(DMKD 2023) | IOP JPCS独立出版

会议简介BriefIntroduction2023年数据挖掘与知识发现国际会议(DMKD2023)会议时间：2023年6月24日-26日召开地点：中国重庆大会官网：DMKD2023-2023InternationalConferenceonDataMiningandKnowledgeDiscovery
CoreShare科享学术交流中心·2023-04-18 12:48

Python爬虫入门指南

Python爬虫技术在数据采集、数据分析、数据挖掘、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
爱吃熊掌的鱼·2023-04-18 11:21

【R语言入门】R语言环境搭建

说明R语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言作为一个功能十分强大的工具，几乎绝大多数的数据分析工作都可以在R中完成。
沧海拾贝·2023-04-18 11:12

DF竞赛平台助力首届“深水云脑杯”全国智慧水务数据创新大赛圆满落幕

首届“深水云脑杯”全国智慧水务数据创新大赛决赛现场首届“深水云脑杯”全国智慧水务数据创新大赛已圆满落幕，DataFountain大数据竞赛平台（简称DF平台）作为官方竞赛平台为本次大赛提供办赛支持。
DataFountain数据科学·2023-04-18 10:16

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。
weixin_贾楠·2023-04-18 10:12

【数据挖掘】期末

目录前言注意数据集分析代码导入库数据预处理预测未知基因之间的致死性关系图的可视化查看不同指标下的预测结果绘制AUC曲线绘制AUPR曲线实验总结前言唉，这里是39度的羊半夜爬起来写的{{{(>_0.5:label.append(1)else:label.append(0)iftmp_Set[r][c]>0.5:pre_label.append(1)else:pre_label.append(0)pr
鱼树(◔◡◔)·2023-04-18 09:56

【数据挖掘与商务智能决策】第十二章 XGBoost算法和LightGBM算法

12.1.3XGBoost算法的简单代码实现XGBoost模型既可以做分类分析，也可以做回归分析，分别对应的模型为XGBoost分类模型（XGBClassifier）及XGBoost回归模型（XGBRegressor）。XGBoost模型的安装办法可以采用PIP安装法，以Windows操作系统为例，Win+R快捷键调出运行框，输入cmd后，在弹出界面中输入代码后Enter键回车运行即可：pipin
仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-04-18 07:37

【数据挖掘与商务智能决策】第九章 随机森林模型

9.1.3随机森林模型的代码实现和决策树模型一样，随机森林模型既可以做分类分析，也可以做回归分析。分别对应的模型为随机森林分类模型（RandomForestClassifier）及随机森林回归模型（RandomForestRegressor）。随机森林分类模型的基模型是分类决策树模型（详见5.1.2节），随机森林回归模型的基模型则是回归决策树模型（详见5.1.3节）。#随机森林分类模型简单代码演示
仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-04-18 07:05

Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。
xiao5kou4chang6kai4·2023-04-18 06:36

TCGA数据挖掘（4）：生存分析

image.png生存分析image.pngevent：0代表或者，1：代表阳性结局；time：活着的时间；年龄是不符合生存曲线的COX回归HR>1,表示与病人的危险正相关生存分析画图代码生存分析前要进行数据的整理knitr::opts_chunk$set(collapse=TRUE,comment="#>")knitr::opts_chunk$set(fig.width=6,fig.height
呆呱呱·2023-04-18 05:13

全方位解析数据挖掘

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。
丨程序之道丨·2023-04-18 03:08

基于数据挖掘的企业客户价值分析

一、背景介绍在当今激烈的市场竞争环境下，客户资源是企业重要争取的领域。企业客户作为大客户，经营规模较大、销售额可观，是企业经济利润的重要来源。目前增量客户越来越难，怎样做好存量客户维护，挖掘潜力，成为企业提质增效的重要方向。二、理论来源RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，在成熟的大中型企业广泛应用。本研究以某对公业务客户价值挖掘为例，创造性地在RFM模型中增加了客户地域A、客户
科技州与数据州·2023-04-18 03:53

【库学科技资讯】最厉害的大数据工程师是哪个？这4个岗位入职前一定要区分好！

从需求分析师到数据仓库架构师、到etl工程师、数据分析，报表开发工程师、数据挖掘工程师、etc.，都可以称之为BI工程师。2.etl工程师是从事系统编
库学科技·2023-04-17 22:43

数据挖掘(4.1)--分类和预测

目录前言一、分类和预测分类预测二、关于分类和预测的问题准备分类和预测的数据评价分类和预测方法混淆矩阵评估准确率参考资料前言分类：离散型、分类新数据预测：连续型、预测未知值描述属性：连续、离散类别属性：离散有监督学习：分类训练样本有标签对未知数据分类无监督学习：聚类无标签划分存在的聚类一、分类和预测分类分类过程是一个两步的过程。第一步是模型建立阶段,或者称为训练阶段，这一步的目的是描述预先定义的数据
码银·2023-04-17 21:34

大数据智能获客是什么 大数据挖掘商业价值有哪些方法

大数据是一个数据的集合，通过一定的运算，能够找到事物运行的规律，反映一段时间内一件事物的活动趋势，是现代社会一种具有很大价值的信息资产。大数据的使用方法是根据不同的消费者心理特征、行为特征，利用大数据技术，在目标市场中实现对不同的消费者进行高效的销售沟通，这是当今企业产业升级、提高效率的重要方式。什么叫大数据智能获客大数据智能获客是将人们收集的信息数据分类汇总，通过平台运算、分析，找出规律、描绘人
客套企业名录·2023-04-17 13:22

Java编程之从入门到入坑

(2)大数据软件工程师(1.大数据应用工程师，2大数据算法工程师[数学],3数据分析和数据挖掘)(3)安卓软件工程师1.5JavaSE核心编程的体系在这里插入图片描述说明java的基础部分(变量，运算符
一个臭敲代码的人·2023-04-17 05:37

educoder 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

第1关：线性回归算法思想1BC第2关：动手实现线性回归#encoding=utf8importnumpyasnp#msedefmse_score(y_predict,y_test):#*********Begin*********#m=len(y_predict)a=y_test-y_predictmse=np.dot(a,a)/m#*********End*********#returnmsed
木右加木·2023-04-17 04:04

（24）数据挖掘和用户理解

用户推荐系统，一方面是用户特征的挖掘，另一方面是内容标签的匹配。通过协同过滤等方式进行推荐。实践中很多时候直接根据标签划分人群进行推荐了（当然对于单一需求来说）。用户特征包括其固有特征，年龄，性别等，以及兴趣特征，而兴趣特征又分为长期兴趣和短期兴趣。对于短期兴趣特征，可以通过近期点击量，访问率等圈选，长期特征可以划分垂类标签。同时很多标签是成体系层次的，如NBA--某明星等。标签不足时，可能会出现
顽皮的石头7788121·2023-04-17 03:11

《学习科学与技术》11.13晚课

大部分人会错的一道题，通过大数据挖掘，发现只要是阅读过其中一个帖子的人就不会出错。发布者阅读后发现，单就这道题而言，讲的更好。所以将这道题做错的人都自动链接到此帖子。
会讲课的小松鼠·2023-04-17 02:18

深度解读8分的材料+肿瘤微环境文献是怎么做的？

文献分享：肿瘤微环境响应的多功能肽包被的金纳米粒子(Au@Tat-R-EKNPs)在肿瘤放疗中的研究本文作者|毛细血管，研究方向肿瘤学，目前主要在学习生信数据挖掘和肿瘤免疫微环境等，在后面的分享过程中主要分享自己学到的生信方面操作以及肿瘤免疫微环境相关的文献解读
医科研·2023-04-17 00:50
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