数据竞赛（数据挖掘）第53页

【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题：泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建建模及python代码详解问题二

Better Bench·2023-04-11 02:46

数据挖掘当中的时间序列分析——不等权平滑分析

、事物的变化过程1.3、序列分析1.4、时间序列分析二、预测方法2.1、简单移动平均法2.2、指数平滑方法1）不等权的平均方法2）十一点不等权平滑3）十五点平滑公式4）二十一点平滑公式前言本文主要介绍数据挖掘当中对与时间序列分析的一些分析方法介绍

张小鱼༒·2023-04-11 01:46

CDA证书值得考吗？数据分析前景怎么样？

在数据时代快速发展的现在，涌现出一批高薪的岗位，像大数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据分析师等等。相对开发工程师等类型更偏向于技术的岗位而言，数据分析师对于学习者的要求同样严格。

IT自学妹·2023-04-10 23:38

CH1绪论

联接主义＿仿生学派基于神经网络及网络联接机制，行为主义＿行为模拟方法3.应用:机器思维（推理搜索＿博弈规划＿问题求解系统），机器感知（机器视觉，模式识别），机器行为，机器学习（符号学习，神经学习，知识发现数据挖掘

不过六级不改名_0018·2023-04-10 20:13

数据挖掘-随机森林

随机森林（RandomForest）是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，关于组合方法可以参考https://www.jianshu.com/p/9e4db2759866中提到的组合方法相关内容。决策树的内容参考https://www.jianshu.com/p/15574050fdd2随机森林采用装袋的方式来有放回的抽样取得训练集。简要原理创建随机的多个训练集之后，对每一个训练集生成一个决策树

花讽院_和狆·2023-04-10 19:58

电商数据抓取的几种方式分享-开发平台接口、网络爬虫数据、数据挖掘

随着网络的普及，人们网络购物已然成为日常生活方式之一。电商们也是在不断壮大成长，各电商平台的数据量是越来越大。如何将电商大数据转化为能为我们所用的，给我们带来利益增长的工具呢？抓取电商数据是第一步，能够通过快速便捷低成本的方式获取电商数据，这样的商家才能在竞争激烈的电商市场中立于不败之地。抓取电商数据有以下几种方式，各有利弊，有需要的朋友结合自己实际情况采用。1、各大电商平台都有自己的开放平台接口

懂电商API接口的Jennifer·2023-04-10 18:49

好用的软件：Modeler

官网：Modeler一句话介绍：IBMSPSSModeler是一个数据挖掘工具，可用来建立预测模型和进行其他分析任务。并且是可视化的操作界面，允许用户利用统计和数据挖掘算法，无需编程。

风控_平衡的艺术·2023-04-10 17:02

利用python库 pandas完成数据分析（持续更新中~）

利用python库pandas完成数据分析导读Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

麻辣清汤·2023-04-10 15:11

产品经理从0-1搭建个性化推荐系统（上）

黄昏誓·2023-04-10 06:05

【深度学习】深度学习模型中的信任危机及校正方法

‍‍作者：北邮GAMMALab硕士生刘洪瑞，副教授王啸1前言深度学习在计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等诸多研究领域中的潜力被广泛认可，在目标检测、语音识别、医疗检测、金融欺诈检测等多种实际任务中也性能卓越

风度78·2023-04-10 03:09

Scrapy基础入门学习

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。二、Scrap

SoRA数据家·2023-04-10 02:50

Python人工智能在气象中的实践技术

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

weixin_贾楠·2023-04-09 23:12

python爬虫之scrapy入门

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Sc

李泊如·2023-04-09 22:01

python爬虫框架Scrapy爬取内容

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。

luyaran·2023-04-09 21:27

高明无思·2023-04-09 20:27

【大数据】你务必要搞清楚的十大数据挖掘知识点

数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。

产业智能官·2023-04-09 18:54

数据挖掘基础

数据挖掘基础1.1某知名连锁餐饮企业的困惑T餐饮公司：成立于1998年，具有一定知名度。公司员工1000多人，拥有16家直营分店，年营业额近亿元。

W_chuanqi·2023-04-09 18:16

Page-1 简介

数据库介绍DBMS：为创建、操作、访问数据库的系统数据库作用：存储记录，并关联记录为什么要学数据库a.无处不在b.现实的影响（网站、科学项目），BI，数据挖掘对于文件系统思考a.代表了什么：需要代表的关键实体在现实中是什么样的

leea_a009·2023-04-09 16:39

跨界视聊有哪些东西值得追捧？

它沿用前沿的DAPP技术，兼容了社交、商城、广告、新闻媒体、旅游、社区养老以及数字资产七大板块，通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析，从而形成一个引领5G时代的，以交友、短视频、直播、资讯、电商购物为主的新型多元化社交媒体平台

微笑的蔷薇花·2023-04-09 16:59

手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的

以下文章来源于Python爬虫与数据挖掘，作者Python进阶者作者：Python进阶者来源：Python爬虫与数据挖掘/1前言/今天我们来说说python的pip换源吧，这个换源，相对来说，还是比较重要的

星星xingxing1998·2023-04-09 16:53

R语言决策树

它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。决策树的使用的例子是-预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件，预测肿瘤癌变，或者基于这些因素预测贷款的信用风险。

yuanyb·2023-04-09 16:21

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

thqby·2023-04-09 13:09

面向非平衡数据的过采样方法研究

为了使这些数据更好地服务于各行各业，数据挖掘与机器学习应运而生。顾名思义，数据挖掘就是要从海量数据中发现有用的信息，从而指

紫钺-高山仰止·2023-04-09 08:41

2020-05-19 第十章决策树与随机森林（python）

01决策树节点字段的选择模型介绍决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树结构，其规则就是IF...THEN...的思想，可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。

程凉皮儿·2023-04-09 02:31

python大数据开发学习路线

Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘。

测试小扎·2023-04-09 00:02

软件智能：aaas系统基于本体论的AI通用框架

数据挖掘信息组--AI组态组织【系数过程-因果:使用和提及，请求和填充】KDD资源库--AI模态形式【代数图形-实例：搜索和求解】机器学习术语表--AI生态环境【几何模型-计算：评估和训练

一水鉴天·2023-04-08 21:11

数据挖掘：决策树 Decision Trees

@[toc]BuildingDecisionTreesUseatop-downapproach,staringfromtherootnodewiththesetofallfeaturesAteachparentnode,pickafeaturetosplittheexamples.FeatureselectioncriteriaMaximizevariancereductionforcontinu

Cache_wood·2023-04-08 19:44

终于见识到 Python 的天花板。。

Python有很多衍生方向，比如web开发、网络爬虫、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等等，就业范围是很广的，Python相较于别的编程语言对小白入门还是很友好的，Python入门推荐这份学习资料

编程帆帆·2023-04-08 17:03

机器学习岗面试，基础知识整理（转载）

找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，

xingchenhy·2023-04-08 17:46

SEO将成过去式，自媒体时代"REO"来袭

自媒体平台火爆起来是从今日头条异军突起而引发的，它是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，它为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人与信息的新型服务，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。

我的家是想·2023-04-08 16:44

逻辑回归-1-逻辑回归简介

Logistic回归模型一、Logistic回归模型构建以及求解参数1.1、背景知识在实际的数据挖掘中，站在预测类问题的角度来看，除了需要预测连续型的因变量，还需要预判离散型的因变量。

从来只看自己_7faa·2023-04-08 14:05

高密度 ARM 服务器如何引领“数智时代”发展，打通“智变质变”正循环

数字经济的快速发展，使得深度学习、数据分析、数据挖掘等技术迅猛发展起来。

高性能服务器·2023-04-08 13:00

闲扯

数据挖掘老师分享了个python文章正好在上，我才没有删掉这个软件。

Shirleyhc·2023-04-08 11:34

数据挖掘的基础

目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标

派大星先生c·2023-04-08 11:43

计算机毕业设计题目100例

文章目录0前言1javaweb管理系统毕设选题2javaweb平台/业务系统毕设选题3游戏设计、动画设计类毕设选题(适合数媒的同学)4算法开发5数据挖掘毕设选题6大数据处理、云计算、区块链毕设选题7网络安全毕设选题

caxiou·2023-04-08 11:41

Scrapy安装及使用

它可以用于广泛的用途，从数据挖掘到监控和自动化测试。官方主页：http://www.scrapy.org/安装Python2.7官方主页：http:

Star先生·2023-04-08 10:13

学大数据需要什么基础？

Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。Python应用最多的还是数据分析领域。

我想去吃ya·2023-04-08 03:37

Hadoop大数据框架研究（6）——Hadoop环境部署问题汇总

近期对hadoop生态的大数据框架进行了实际的部署测试，并结合ArcGIS平台的矢量大数据分析产品进行空间数据挖掘分析。本系列博客将进行详细的梳理、归纳和总结，以便相互交流学习。

gisxy·2023-04-08 03:22

三节课学产品-产品进阶-需求挖掘

分为用户调研、数据分析两大部分用户特征分析定义：通过各种方法，更加完整了解目标群体的情况，描述典型目标用户及群体行为目的：明确用户真实诉求点（不能只看用户说ode，要看手上脚下做的事情）/功能设计提供依据/数据挖掘和用户推荐的底层支持用户特征分析是通过打标签来描述用户群里和解释行

小_狐_狸·2023-04-08 02:17

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛 C题--第一问

完整代码有需要的请移至社区获得。爬取结果（部分展示）共1574条以此类推爬取人才的信息（共10879条）

悲喜$·2023-04-08 01:30

第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛赛前指导安排

第十一届“泰迪杯”挑战赛报名一周了，许多的参赛队伍及带队老师都在咨询我们赛前指导安排及内容，今年的赛前指导安排还是分为了赛前指导录播课程及赛前指导直播两个模块。小编这就为大家介绍一下吧。赛前指导赛前指导录播课程2月25日9:00-4月14日阶段一Python编程基础Python数据分析与应用MySQL数据分析基础Python网络爬虫实战阶段二O2O优惠券特征构建市财政收入分析及预测百货商场用户画像

泰迪智能科技·2023-04-08 01:57

第三届泰迪杯数据挖掘技能赛一等奖总结&经验分享

先说结果笔者今年大二，参加了上届的泰迪杯数据挖掘技能赛，也是大学第一次参加比赛，最后结果是A题未获奖，B题一等奖。下面来简单介绍一下我们的参加经历，讲讲比赛总结。

Pericles_HAT·2023-04-08 01:50

【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题：泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建建模及python代码详解问题一

Better Bench·2023-04-08 01:17

8种Python异常检测算法总结

异常检测方法2.1基于聚类的方法2.2基于统计的方法2.3基于深度的方法2.4基于分类模型2.5基于偏差的方法2.6基于重构的方法2.7基于神经网络的方法三、项目实战：信用卡反欺诈一、异常检测简介异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据

·2023-04-08 01:07

Python 数据筛选功能实现

目录1.列表2.字典3.数据框无论是在数据分析还是数据挖掘的时候，数据筛选总会涉及到。这里我总结了一下python中列表，字典，数据框中一些常用的数据筛选的方法。

·2023-04-08 01:30

数据挖掘复习总结

数据挖掘复习总结根据老师课件、课本、网络资料总结，供开卷考试复习使用第一章-绪论面临的问题：1.自动数据收集工具；2.成熟的数据库系统的应用；3.大量数据解决方法：数据仓库（数据仓库与连接分析）、数据挖掘

MoonBlue:)·2023-04-08 00:57

数据分析学习路径

个人在求职过程中发现自己对于数据分析这一块充满了兴趣，所以决定去深入学习和了解，在如今的大数据时代背景下，我发现数据分析这个行业在未来的发展会越来越重要，同时，数据分析的可选择方向也有很多，比如商业分析师，数据挖掘工程师

小陈学数据·2023-04-07 23:04

使用Arrow管理数据

在之前的数据挖掘：是时候更新一下TCGA的数据了推文中，保存TCGA的数据就是使用Arrow格式，因为占空间小，读写速度快，多语言支持（我主要使用的3种语言都支持）Formathttps://arrow.apache.orgApacheArrowdefinesalanguage-independentcolumnarmemoryformatforflatandhierarchicaldata

生信探索·2023-04-07 18:11

漫谈阿里那些大数据技术，大数据学习者必看

一，DT时代大数据这个概念，其实在上世纪九十年代就有人提出来了，当时希望通过将所有零散的数据归并起来，然后进行数据挖掘，以看到以前存在的问题，去预测未来几年的趋势，来

haotian1685·2023-04-07 16:39

机器学习|FP-Growth

在上篇文章频繁项集挖掘实战和关联规则产生中我们实现了Apriori的购物篮实战和由频繁项集产生关联规则,本文沿《数据挖掘概念与技术》的主线继续学习FP-growth。

数据臭皮匠fxx·2023-04-07 16:14

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