数据竞赛（数据挖掘）第64页

数据分析：大数据分析师必备技能【统计分析、可视化辅助工具、大数据处理框架、数据库、数据仓库、数据挖掘工具、机器学习、挖掘算法、编程语言】

、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测；可视化辅助工具：excel、BI工具、python大数据处理框架：Hadoop、storm、spark数据库：SQL、MySql、DB数据仓库：SSIS、SSAS数据挖掘工具

u013250861·2023-02-02 09:14

软考高项：信息系统与信息化模拟试题

联机实务处理OLTP2.商业智能将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策,包括理、建立数据模型、数据分析及数据展现4个阶段:其主要应用的3个关键技术是______A.数据仓库/0LAP/数据挖掘

香水有毒吖·2023-02-02 09:38

catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor,CatBoostClassifierfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThr

赴前尘·2023-02-02 09:29

Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分一)

机器学习是现阶段实现人工智能应用的主要方法,它广泛应用于机器视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。MLlib是ApacheSpark的可伸缩机器学习库。

Thomson617·2023-02-02 09:24

函数的应用与数据挖掘

引言最近在看高中的数学书，体会到“温故而知新”的感觉。又有新的感受，特别是看到函数的应用一节（高中数学人教版A1），联想到自己所从事的行业，不就是扩大版的函数的应用吗。下面我来列一些基本定义或说法，完全摘自课本，看你是否会有新的感觉：函数的概念是运动变化和对立统一观点在数学中的具体体现。对于一个具体的问题，我们应当学会选择恰当的方法表示问题中的函数关系。函数是描述事物运动变化规律的数学模型。数据挖

智慧IT人生·2023-02-02 06:56

数据挖掘-KMeans算法

K-Means属于聚类算法，是一种无监督学习算法，没有训练集和测试集之分，也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇，也就是类。聚类类型有以下几种：层次的与划分的：划分聚类就是简单的讲数据集划分成不重叠的子集（簇）；如果簇允许有子簇，就是层次聚类。互斥的和模糊的：互斥的就是一个样本点只在一个簇中，模糊聚类则是每个样本点以一个0和1之间的权值来表示属于每个

花讽院_和狆·2023-02-02 05:05

就补一个PCR，4分+纯生信SCI马上被接收了

这篇文章的图表都是比较普通的，唯一的亮点就是补了一个PCR验证表达量，也算是有点实验验证的文章，这个比完全纯的生信数据挖掘会好发一点。参考

SCI狂人团队·2023-02-02 05:03

数据挖掘，计算机网络、操作系统刷题笔记38

数据挖掘，计算机网络、操作系统刷题笔记382022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql

冰露可乐·2023-02-02 03:32

数据挖掘，计算机网络、操作系统刷题笔记39

数据挖掘，计算机网络、操作系统刷题笔记392022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql

冰露可乐·2023-02-02 03:32

数据挖掘，计算机网络、操作系统刷题笔记37

数据挖掘，计算机网络、操作系统刷题笔记372022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql

冰露可乐·2023-02-02 03:01

Kmeans算法

Kmeans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。Kmeans算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

致虑·2023-02-02 03:09

hash tree在apriori算法中如何进行支持度计数数据挖掘导论（完整版）第六章

我认为这本书写得很好，数据挖掘入门首选。P211中图6-9就是用Hash方法枚举事务t={1,2,3,5,6}的3-项集，这个图应该很好理解。

schdut·2023-02-01 18:21

学习序列模式挖掘

学习序列模式挖掘1.1介绍已Apriori算法为例，此算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。Apriori在拉丁语中指"来自以前"。

perfect Yang·2023-02-01 18:19

机器学习概念总结笔记（四）——KMeans、混合高斯模型、LDA、PLSA、Apriori、FP-Growth、

原文：https://cloud.tencent.com/community/article/84799321）KMeans聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。

denghe1122·2023-02-01 18:18

数据挖掘—GEO,TCGA,Oncomine联合（二）GEO在线工具的应用

系列文章目录数据挖掘—GEO,TCGA,Oncomine联合数据(一)挖掘概述前言GEO在线工具:GEO2R提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、GEO2R是什么？

生信学徒·2023-02-01 17:40

大厂面试机器学习算法（1）SVM常考问题

网易有道数据挖掘面试题：介绍svm的原理字节跳动机器学习算法面试题：手推svm过程今天整理一下面试常考问题。

我是女生，我不做程序媛·2023-02-01 12:02

论文笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

IJCAI20191abstract&intro时空数据挖掘问题大多数使用邻接矩阵来建模节点之间的属性关系，这种思路的一个基本假设是：节点信息取决于自身和邻居的历史信息。

UQI-LIUWJ·2023-02-01 12:37

数据挖掘学习笔记（一）

数据挖掘体系介绍数据挖掘是什么？什么是数据挖掘，简而言之，对数据进行挖掘，从中提取出有效的信息。一般我们会把这种信息通过概念、规则、规律、模式等有组织的方式展示出来，形成所谓的知识。

陨落的小白·2023-02-01 12:24

地理加权回归_利用python实现地理加权回归(GWR)与网约车订单数据挖掘

Hello艾瑞巴蒂！今天为大家带来的是本公众号第二篇文章，读完本文你将学会：利用python进行网约车订单数据时空分布特性探索性挖掘利用python进行空间自相关的检验并构建地理加权回归(GWR)模型说到地理加权回归，相信大家肯定不会陌生。作为一种先进的空间数据分析技术，地理加权回归能够充分捕捉空间关系的非平稳性。举个简单的不恰当的例子，我们要对中国各个城市的奢侈品消费量与人均收入进行建模。正常的

weixin_39600510·2023-02-01 11:43

python数据预处理的方法_文本数据预处理的方法

文本数据分析（一）：基本框架在文本数据分析基本框架中，我们涉及到了六个步骤：数据收集数据预处理数据挖掘和可视化模型构建模型评估虽然框架需要迭代，但是我们先将其看作是一个线性的过程：修正过的文本数据处理框架

weixin_39793553·2023-02-01 10:25

大数据标签获取处理步骤_大数据分析之文本数据预处理的方法

在文本数据分析基本框架中，我们涉及到了六个步骤：数据收集数据预处理数据挖掘和可视化模型构建模型评估虽然框架需要迭代，但是我们先将其看作是一个线性的过程：修正过的文本数据处理框架(依然很简单……)很显然，

duouyinsu·2023-02-01 10:24

KNN最近邻分类算法梳理

1.KNN算法简介K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。

Cool_Pepsi·2023-02-01 10:46

大数据时代：银行如何玩转数据挖掘

数据挖掘(DataMining)是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据

weixin_33777877·2023-02-01 09:35

突破获客瓶颈，这家银行如何利用数据挖掘技术实现精准营销？

受贸易摩擦、新冠疫情等影响，银行的规模发展放缓，面临来自金融行业的多方压力。同时第三方互联网金融逐渐渗透至支付结算、信贷融资、资金理财等银行传统的领域，依托互联网提供更便捷的金融服务。而银行业务范围开展受地域合规限制，客户范围规模受限。在这种大环境下，怎样突破营销获客瓶颈，减少客户流失？在高成本低效率获客时代突破重围，对于银行来说至关重要，是银行实现智慧转型的助推器。在本文中，我们以Smartbi

思迈特Smartbi·2023-02-01 09:34

银行数据挖掘应用

一、概念理解1.大数据在银行业中的作用。随着科技的发展，大数据逐渐的在各行业间进行运用，大数据可以在一定程度上帮助行业对客户的信息进行挖掘，文章编号：2096—3157(2019)18-0169—02并对这些数据进行分析，发现客户对行业的需求，进而明确企业的发展方向。银行业在发展的过程中应使用大数据获取具有价值的信息，并将这些信息通过建立模型和回归分析等方法进行分析,从中获取数据之间的关联与客户对

杰锋·2023-02-01 09:04

基于数据挖掘的商业银行客户关系管理系统应用研究

毕业设计（论文）题目基于数据挖掘的商业银行客户关系管理系统应用研究系（院）计算机科学技术系专业计算机科学与技术班级2008级4班学生姓名学号指导教师王学玲职称讲师二〇一二年五月二十日独创声明本人郑重声明

haimianjie2012·2023-02-01 09:04

分类算法

本文总结了数据挖掘以及机器学习中常见算法如神经网络算法、随机森林算法以及决策树等，希望能对数据挖掘爱好者有一定帮助。

Star先生·2023-02-01 09:27

列车仿真技术中基于属性矩阵图的故障分析决策树算法

因此有必要引入数据挖掘技术，通过决策树模型在线分析处理列车运行数据，发现其中的关联规则。这不仅能尽早发现列车存在的故障隐患，提高列车的运行效率，也能节省人工核对数据的成本，具有非常高的现实意义。

Robot@ChaoWang·2023-02-01 09:52

NER命名实体识别

论文《ASurveyonDeepLearningforNamedEntityRecognition》链接：https://arxiv.org/pdf/1812.09449.pdf目前已被数据挖掘顶刊TKDE

Stansonlee·2023-02-01 08:15

Python【二手车价格预测案例】数据挖掘

问题陈述随着代步工具的普及，“买卖车”需求激增。但对于部分预算有限的个体或家庭而言，购置一辆二手车更为明智。二手车的巨大供给需求催生了近年来日益壮大的二手车市场，但二手车的售卖面临着价格漂浮的问题。因此，我们的目标是根据卖家或买家提供的参数信息计算价格的合理区间，帮助用户判断二手车售卖价格的高低。方法（一）动机在前面我们了解并学习了python部分人工智能库、机器学习等方面的内容，我们决定结合实际

ayaishere_·2023-02-01 08:53

数据竞赛/kaggle/数据分析入门汇总

以下为参加各种比赛时，涉及各种过程的代码汇总。主要使用一下python模块:importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromtensorflow.python.keras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesimportseabornassns%

trcheng·2023-02-01 04:50

大数据[二]

比如物联网、数据挖掘、机器学习等等。在发达国家应用大数据非常广泛，现在我们国家意识到大数据的重要性，在各大领域也得到了广泛应用。

6_myr·2023-02-01 04:31

天池&Datawhale-零基础入门数据挖掘Task4

一、内容介绍1、线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；2、模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；3、嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；4、模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；5、模型调参：贪心调参方法；网格调参方法；贝叶斯调参方法；二、相关原理资料1、线性回归模型

微微微微辣·2023-02-01 03:59

怎么在第一个 PDF 文件的中间，插入第二个 PDF 文件的内容？

这是「进击的Coder」的第568篇技术分享作者：Python进阶者来源：Python爬虫与数据挖掘“阅读本文大概需要3分钟。”

VIP_CQCRE·2023-02-01 02:45

数据挖掘概率基础

1）随机现象根据客观现象的特征，将其分类两类：一类是确定性现象，在一定条件下必然出现（或不出现）某种结果的现象；另一类是随机现象，在给定的条件下不能确切预言其结果的现象，可在相同条件下重复进行观察或试验，而每次观察或试验的结果不止一个，且事先无法预知确切的结果。在不确定的现象中，还有一种无法重复观察或试验的情况，如无法确定2050年会不会爆发世界大战，这种一次性不可重复的现象称为不确定现象。概率研

冬_84fe·2023-01-31 17:47

python-爬虫-scrapy框架

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试.其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的，后台也应用在获取API所返回的数据(例如AmazonAssociatesWebServices

永远少年"·2023-01-31 16:44

数据版"吐槽大会": 国产综艺节目年终盘点

作者|徐麟，目前就职于互联网公司数据部，哥大统计数据狗，从事数据挖掘&分析工作，喜欢用R&Python玩一些不一样的数据。来源|数据森麟（ID:shujusenlin）,知乎同名专栏作者。

AI科技大本营·2023-01-31 16:13

多层感知机预测算法—以二手车预测为例（MLP）

案例分析—基于二手车平台教育数据集1.数据预处理该数据基于2022年MotherCup()(点击该文字可下载数据集)大数据竞赛提供的二手车交易样本数据集，里面包含内容

薄的算法之芯·2023-01-31 15:12

Spark核心RDD详解（设计与运行原理，分区，创建，转换，行动与持久化）

RDD设计背景与概念在实际应用中，存在许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。

_小许_·2023-01-31 14:10

数据挖掘需要什么数学基础（三）

在上几篇文章中我们给大家介绍了成为数据挖掘师需要学习的一部分数学基础。当然，如果能够掌握数学基础知识，那么在数据挖掘工作中一定会轻松不少，这也正是数据挖掘工作需要掌握的基础层级的知识。

CDA·数据分析师·2023-01-31 09:18

1.数据挖掘：需要了解的基本概念

什么是数据挖掘？数据挖掘是通过对大量的数据进行分析，以发现和提取隐含在其中的具有价值的信息和知识的过程。数据挖掘与数据分析的区别？数据挖掘的流程？

纠结&安然的程序猿·2023-01-31 09:47

离散数据与连续数据区别

数据挖掘范畴中：变量、维度、属性表示的意义相同离散数据与连续数据的定义是相对的起决定性因素的是：（样本总量）与（样本中个体与个体之间的差距）的差距大小；差距越大，样本越接近连续数据，差距越小，越接近于离散数据例如

纠结&安然的程序猿·2023-01-31 09:47

【数据挖掘】技术点总结

第一天一、了解数据分析与数据挖掘1、数据挖掘的过程1、定义目标2、获取数据3、数据探索：对数据初步的研究4、数据预处理（数据清洗–数据集成–规范化数据–数据规约即数据标准化）5、挖掘建模（分类、聚类、关联

AI study·2023-01-31 09:16

商务智能-第六章数据挖掘

Lecture6-DataMining1.数据挖掘在数据库及数据仓库中存贮有大量的数据，它们具有规范的结构形式与可靠的来源，且数量大、保存期间长，是一种极为宝贵的数据资源。

SpriCoder·2023-01-31 09:44

【金融风控-贷款违约预测】数据挖掘学习：1.赛题理解

目录学习目标了解赛题赛题概况数据概况预测指标赛题流程代码示例数据读取pandas分类指标评价计算示例经验总结拓展知识——评分卡学习目标理解赛题数据和目标，清楚评分体系。完成相应报名，下载数据和结果提交打卡（可提交示例结果），熟悉比赛流程。了解赛题赛题概况比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/introduction比

nano-·2023-01-31 09:14

2.数据挖掘：需要了解的数学知识

线性代数，概率论、统计学和微积分是数据挖掘用于表述的“语言”。学习这些数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。

纠结&安然的程序猿·2023-01-31 09:39

数据挖掘：提升数据敏感度

前言之前的文章介绍过数据敏感度]。对数据的认识和解读是高质量的完成任务的关键，因为本篇通过实例讲述如何通过对数据的认识来提高模型的精度。基本步骤：了解数据猜想原因根据原因确定模型优化方向作为一个到了被优化年纪才开始邯郸学步，从print(“HelloWorld”)开始学起的人自然深知其艰辛，所以尽量深入浅出的复述出来，是对自己的一个复盘，也很高兴看到如今的年轻人都如此厉害。这里将从实际例子出发，以

YueTann·2023-01-31 09:02

【数据分析】基于客户行为构建客户分群模型的分析（转载）

文章阐述了建立客户分群模型的理论基础和技术手段，根据客户行为数据采用聚类的数据挖掘方法构建总体模型，并对数据规范性、聚类算法以及模型分析方法等进行说明，提高客户分群的有效性及应用价值。在当

MichalLiu·2023-01-31 09:39

【如何进行产品功能分析？】

如果都没有搞清楚目标，盲目的开展数据搜集和整体，数据挖掘和分析等事项

LZH的后花园·2023-01-31 09:27

[#002]对人不对事

数据挖掘：数据相当于一个企业的石油，通过经营积累的数据是公司最有价值、最有竞争力的东西，因为数据可以帮助我们了解用户，从而在了解用户的基础上做出真正能满足需求的产品，从而再在此基础上挖掘出可复制的运营方式

NuoV·2023-01-31 06:49

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