数据竞赛（数据挖掘）第63页

「补充」19sklearn库自带标准数据集说明

（2）鸢尾花数据集(Iris)是数据挖掘任务常用的一个数据集；鸢尾花数据集

林拂晓·2023-02-05 03:14

《从0开始学大数据》之构建一个大数据平台

但是互联网应用又需要使用大数据，实现统计分析、数据挖掘、关联推荐、用户画像等一系列功能。那么如

我叫CJJ·2023-02-04 17:18

分类与聚类

分类和聚类的定义分类是数据挖掘中最重要的任务之一---根据目标属性为目标分配预定义的类标签的过程。聚类是在无监督学习中应用最广的方法之一---试图将数据集中的所有数据划分为若干个子集。

AYYO317·2023-02-04 15:58

R数据挖掘第一篇：聚类分析（划分）

聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程，每一个子集称作一个簇（Cluster），聚类使得簇内的对象具有很高的相似性，但与其他簇中的对象很不相似，由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类。在相同的数据集上，不同的聚类算法可能产生不同的聚类。聚类分析用于洞察数据的分布，观察每个簇的特征，进一步分析特定簇的特征。由于簇是数据对象的子集合，簇内的对象彼此相似，而与其他簇的对象不相似，因此，簇可以看作数据集的“

albh81462·2023-02-04 14:23

姚的日志·2023-02-04 12:22

数据分析师是什么，和如何规划路径

公司业务在垂直的或者说业务比较集中的公司数据的来源以及类型相对比较少，我们在数据预处理上不需要太多的精力，更注重数据的使用和多维度展现，挖掘有价值的信息，这个岗位是比较有探索性的，更接近于「数据挖掘工程师

一百万个不确定·2023-02-04 11:09

数据挖掘一些问题

截断均值F计算{1,2,3,4,5,90}值集的均值，中位数和p=40%的截断均值.解：均值是17.5，中位数是3.5，p=40%时的截断均值也是3.5Q截断均值：指定0和100之间的百分数p，丢弃高端和低端(p/2)%的数据，然后用常规的方法计算均值，所得的结果就是截断均值.按照公式，(p/2)%=20%，6*20%=1.2约等于1，那么应该截掉前两个数和后一个数，剩下{2,3,4,5}，所以截

luxxxxxxx_·2023-02-04 11:32

数据挖掘之ID3决策树算法

ID3决策树算法（简便）数据挖掘之ID3决策树算法在数据挖掘课程中，相对难一点的就是决策树，在这将自己的代码附上流程ID3算法就是根据信息增益来选去节点属性的一个过程作者语言表达能力堪称灾难，因此附加B

这道题，我不会·2023-02-04 11:32

【期末划重点】数据挖掘

数据挖掘重点1、第一章2、第二章3、第三章3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART算法==（基尼系数）==3.4贝叶斯定理3.6K-最近邻（KNN）4、第四章聚类分析4.1K-means算法4.2

蘼子·2023-02-04 11:31

2020~2021《数据挖掘与机器学习》复习记录

《数据挖掘与机器学习》复习根据复习阶段遇到的题型列出比较可能考的知识点第1章绪论这部分基本概念了解即可第2章数据预处理光滑噪声数据的方法——分箱分箱的方法：有4种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法

梁山水帘大观园之刘皇叔-扫地生·2023-02-04 11:01

数据挖掘导论笔记3

给定一个无序的、分类的值的集合，为了进一步刻画值的性质，除计算特定数据集中每个值出现的频率外没有多少的事情可做。给定一个在{1,…Vi,…Vk}.上取值的分类属性x和m个对象的集合，值vi的频率定义为:分类属性的众数(mode)是具有最高频率的值。百分位数对于有序数据，考虑值集的百分位数(percentile)更有意义。具体地说，给定-一个有序的或连续的属性x和0与100之间的数p，第p个百分位数

ccyyawsl·2023-02-04 11:30

【数据挖掘】期末复习：ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等

ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、OF3）简答参考资料小题一些要背数据挖掘的定义

karshey·2023-02-04 11:59

数据挖掘项目——金融反欺诈

数据挖掘项目——金融反欺诈前言一、数据集获取二、特征工程1、读数据2、去除特殊字符3、删除属性4、提取标签三、构建模型前言该项目来自北风网，模型搭建很简单，该篇记录过程总结套路。

macan_dct·2023-02-04 10:56

python 心脏病可视化和分类预测

圈圈里的悄悄·2023-02-04 09:08

使用卡方分箱进行数据离散化-python实现

一些数据挖掘算法只接受分类属性（LVF、FINCO、朴素贝叶斯）。当数据只有定量特征时，学习过程通常效率较低且效果较差。卡方分箱算法（ChiMergeAlgorithm）这种离散化方法使用合并方法。

python机器学习建模·2023-02-04 09:48

数据挖掘中数据预处理的一般过程

数据质量数据挖掘所使用的数据常常是为其他用途收集的，或者在收集时未明确其目的。

pidastar·2023-02-04 08:11

MMLAB-AI训练营笔记——Day1

Localization：图像中只有一个物体，只需要定位着一个物体语义分割、实例分割（区分每一个同类物体）、关键点检测总之，都是模式识别和数据挖掘实例分割最难，图像分割最简单。

Bellamy_xxx·2023-02-04 08:49

【OpenMMLab实战营打卡 - 第 2 课】CV基础和OpenMMLab介绍

第一讲：计算机视觉的任务：开发一套算法对图像的信息进行数据挖掘。通俗地说，是让计算机学会怎么看图片的学科。图像分类、检测、分割。输出结果：输出点的坐标、输出抠图的结果、类别、目标的框等。

Xzavier阿威VVVV·2023-02-04 07:20

《模式识别》学习笔记（二）

由于本人先自我学习的《数据挖掘与分析》和《机器学习》，所以在学习《模式识别》之前对

HitStuHan·2023-02-04 07:17

阿里云天池打卡笔记兼错题集

二、数据挖掘*分类指标评价计算示例##accuracyimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=[0,1,0,1]y_tru

白武伯南·2023-02-04 00:34

OpenMMLab实训16班--第一节

计算机视觉基础问题都是对图像进行模式识别和数据挖掘。

独鹿·2023-02-04 00:51

kl散度度量分布_数据挖掘比赛技巧——确定数据同分布

在数据挖掘比赛中，很重要的一个技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设[1]。

流浪者李田所·2023-02-04 00:19

计算机视觉与Openmmlab开源算法体系课堂-初识篇

单独再理解分割方面，再分为：（语义）像素分割以及实例分割，以及关键点检测理解：抠图输出框、输出点检测行为以达到高精准度的模式识别以及数据挖掘。再谈图像分类（im

◢メ☞liz.·2023-02-03 17:27

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】

数据处理2.数据探索性分析3.网格搜索对决策树、xgboost进行模型参数调优4.基于五折交叉验证的决策树、xgboost模型预测专栏和往期项目往期文章可以关注我的专栏下巴同学的数据加油小站会不定期分享数据挖掘

爱挠静香的下巴·2023-02-03 17:12

简述人工智能，及其三大学派：符号主义、连接主义、行为主义

机器学习在数据挖掘，图像识别，语音和自然语言处理中有着广泛应用人工智能

清如许.·2023-02-03 16:24

数据挖掘实战——金融风控

数据挖掘实战——金融风控赛题理解指标回顾赛题理解比赛地址：比赛地址数据集：train.csv和testA.csv，以及sample_submit.csv数据项：47项变量信息，包含id、loanAmnt

gyt_ynedu·2023-02-03 16:17

OpenMMLab第一课笔记

视觉就是对图像和视频这种图片数据类型通过计算机的算法进行数据挖掘和处理，计算机视觉就是要开发一套算法对图像或者视频这种图像信息进行数据挖掘计算机视觉解决的三大基础性问题分类检测分割语义分割把每一个像素对应的类别抠出来

m0_61085818·2023-02-03 15:03

【大数据竞赛】2022MathorCup大数据挑战赛 B题北京移动用户体验影响因素研究题目分析

系列文章目录第一章【大数据竞赛】2022MathorCup大数据竞赛B题北京移动用户体验影响因素研究题目分析文章目录系列文章目录前言一、赛题：北京移动用户体验影响因素研究二、问题分析1、问题一2、问题二前言

Bigdataxy·2023-02-03 14:32

谦笔头：工具玩出好社群（互联网工具大合集）

ProcessOnOmniGraffle亿图edraw4数据统计百度统计友盟CNZZ腾讯罗盘5趋势指数百度指数淘宝指数友盟指数好搜指数6数据中心互联网数据数据大盘电商数据百度风云榜流量研究院百度指数易观数据优酷指数数据挖掘

谦笔头·2023-02-03 13:04

数据挖掘的基础

总结自《Python数据分析与数据挖掘》第1章从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法

ZLin223·2023-02-03 11:18

OpenMMlab AI实战营打卡笔记DAY1

part1计算机视觉基础1.1计算机视觉用一定算法对图像数据比如照片或视频等信息进行数据挖掘，特征提取，识别鉴定。

harry trolor·2023-02-03 09:21

K-means 聚类算法及代码实现

K-means聚类算法及代码实现十大数学科学经典算法（一）K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。

weixin_41105443·2023-02-03 09:18

数据挖掘准备工作2——数据清洗

数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。1.重复观测处理检测重复观测duplicated：返回的是Series，输出为bool值，值为True表示该行重复。data.duoduplicated()处理重复观测drop_duplicates：返回的是DataFrame，默认保留第一个遇到的序列，将后续重复行去掉dat

沐锹·2023-02-03 07:18

数据挖掘准备工作1——数据探索

数据探索通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法。1.1数据质量分析数据质量分析的主要任务是检查原视数据中是否存在缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如#、$、*）的数据1.1.1缺失值分析数据的确实主要包括记录的确实和记录中某个字段信息的缺失。使用简单的统计分析，可以

沐锹·2023-02-03 07:47

OPenmmlab实战营学习笔记——（一）

目录一：计算机视觉二：机器学习三：神经网络一：计算机视觉概念：计算机视觉就是算法，对图像或视频进行数据挖掘、图像识别、模式识别、特征提取等。

_-Nefelibate_--_--·2023-02-03 07:12

OpenMMLab AI实战营——学习笔记（一）

计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍一、计算机视觉基础1.ComputerVisionTasks机器视觉（又名计算机视觉），计算机视觉是一门让计算机学会"看"的学科，通过计算机算法对图像或视频信息进行数据挖掘

苦瓜汤补钙·2023-02-03 07:36

网页挖掘与内容分析：数据、实体、事件、关系抽取笔记

网页数据挖掘WebMiningistheprocessofDataMiningtechniquestoautomaticallydiscoverandextractinformationfromWebdocumentsandservices.ThemainpurposeofwebminingisdiscoveringusefulinformationfromtheWorld-WideWebandi

张小邪先森·2023-02-03 00:46

【计算机视觉】dlib库的编译及安装（centos）

目录1.dlib库的简介及功能2.在centos上的编译及安装3.安装完成后的配置工作1.dlib库的简介及功能dlib是一个开源的C++库，提供了许多机器学习、图像处理和数据挖掘算法。

颢师傅·2023-02-02 21:52

【聚类·分类·回归】数据挖掘之聚类、分类、回归

1.分类（classification）有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断是否患有癌症”的结果，结果必定是离散的，只有“是”或“否”。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或

爱萨萨·2023-02-02 17:36

2022 钉钉杯数据挖掘A题“银行卡电信欺诈行为分析” Python 源码

2022钉钉杯数据挖掘A题Python源码注：仅供学习使用，请勿用于商业用途、论文发表、竞赛支撑材料盗取等其他任何用途！！！

税纪️·2023-02-02 16:38

用R语言学习数据挖掘——1.用R计算数据基本统计量（均值）

目录均值（mean）用R计算均值mean(x,trim=0,na.rm=FALSE）例1例2apply(x，1或2，计算函数)例3参数trim例4参数na.rm例5学习机器学习和数据挖掘中的各种算法和模型

咕噜oo·2023-02-02 15:27

大数据入门级学习方案

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:1.大数据工程师2.数据分析师3.大数据科学家4.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）由于本人曾是大数据工程师的角色，我就这个方向做一些介绍本回答目录

程序员搬运工·2023-02-02 14:27

常用的几种大数据架构剖析

随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统

不羁风马·2023-02-02 14:57

Coggle 30 Days of ML 7月竞赛学习

因此我们将从本月组织一次竞赛训练营活动，希望能够帮助大家入门数据竞赛。在活动中我们将布置具体竞赛任务，然后参与的同学们不断闯

Datawhale·2023-02-02 12:14

超市销售数据分析python_基于Python的超市O2O营销数据分析

JournalofHarbinUniversityofCommerce(NaturalSciencesEdition)Aug.4019基于Pythoo的超市020营销数据分析赵雅欣，宁士勇(哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院，哈尔滨190022)摘要:数据挖掘是分析数据的关键技术

weixin_39935257·2023-02-02 12:35

基于 Python 的大型超市商品销售关联度分析系统

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长Wechat/QQ名片:)1.项目背景本项目通过对数据挖掘领域中的关联规则经典算法Apriori,运用关联规则对某大型超市超市的部分数据进行分析、挖掘,判定发现不同类商品之间的关联度

Python极客之家·2023-02-02 12:34

R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）

R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。

普通网友·2023-02-02 12:00

泛统计理论初探——均值漂移算法初探

数据挖掘-均值漂移聚类算法均值漂移聚类算法简介本文主要是介绍均值漂移聚类算法，又称为Mean-Shift-Cluster，该算法属于无监督学习的聚类方法。

喷火龙与水箭龟·2023-02-02 11:36

文本特征提取方法介绍

一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。

眯眼看云~\/~·2023-02-02 10:47

Numpy关于数组的基本使用

numpy-tutorial.htmlhttps://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6795995.htmlhttps://docs.scipy.org/doc/numpy/大数据挖掘常用的

wangchuang2017·2023-02-02 10:48

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