数据竞赛（数据挖掘）

FlyAI资讯：CNN一定需要池化层吗？

FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。
iFlyAI·2023-01-26 13:41

数据产品经理三方向之报表看板型

说起数据，很多人第一反应会联想到数据分析或者数据挖掘。其实就技能而言，数据产品经理和数据分析师有着一定的重合度，数据产品往往离不开数据分析。
唐弈·2023-01-26 13:34

《数据挖掘导论》CH5.1基于规则的分类器－读书笔记(2)

5.1基于规则的分类器形式：规则-预测类if-then(和决策树区别，决策树规则有总分，规则分类是平行的，但是它俩可以转换)5.1.1原理：1.互斥规则：一条记录不能出现多个预测类，避免多个类出现的方法有：有序规则(规则按优先降序排列)和无序规则(产生多个预测类，进行加权计票)2.穷举规则：每天记录都应有预测类，不行就整一个其他类5.1.2规则的排序方案：1.基于规则排序:秩越前，越容易被解释，秩
Schnell·2023-01-26 12:48

新零售时代

中国企业有望成为新零售全球领导者看来中国新零售未来的发展不可限量新零售是指企业以互联网为依托通过运用大数据、人工智能等先进技术手段对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造数据驱动渗入商品的流通与销售也在悄然进行各行业在传统营销模式基础上逐渐以线上方式拓宽渠道比如：以云速数据挖掘为媒介了解潜在客户群体线下进行沟通对接传统的线下零售业和数据的介入逐渐融合
大鹏_37b9·2023-01-26 12:30

人工智能入门杂记

目录1.数据挖掘、机器学习、深度学习、云计算、人工智能2.深度学习、强化学习、对抗学习、迁移学习3.基础知识--线性代数4.基础知识--概率与数理统计5.常用工具库6.机器学习6.1什么是训练什么是推理
三三木木七·2023-01-26 10:05

python re import_完全搞懂Python 中的 import 与 from import

如下文章来源&做者:青南(谢乾坤)html摄影：产品经理；kingname的第一套乐高正则表达式你好，我是谢乾坤，前网易高级数据挖掘工程师。
weijie sun·2023-01-26 08:33

Python LC Loan贷款数据集 统计分析 数据挖掘 研究报告

实验代码：https://download.csdn.net/download/Amzmks/87396462首先读表将有空值的列和完全相同的列删除将数值型数据单独挑出来将数值型数据从string转为float用方差阈值法筛选特征较为明显的部分数值型数据将文本型数据单独挑出来去除所有的可能的头部和尾部的空格将id、数值、文本拿出来连接在一起然后再导出数据计算相关性pearson相关系数查看desc
刘元职业车队·2023-01-26 08:20

数字经济时代 区块链将对大数据产生怎样的影响？

通过大数据挖掘建立每个人的信用资源是很容易的事，但是现实并没有如此乐观。关键问题就在
链链有信·2023-01-26 00:45

初识大数据

大数据已经深入我们的生活当中，今天呢我们也不聊4个V（Volume规模大、Varity多样性、Velocity高速性、Value价值大）也不谈数据挖掘，机器学习。就单纯的用大白话聊聊大数据
叁金·2023-01-25 21:11

周志华-机器学习（西瓜书） 集成学习 课后练习题8.3 Adaboost & 8.5 Bagging Python实现

安装集成学习一、利用sklearn库进行分析8.38.5二、8.5编程实现引用scikit-learn及其安装scikit-learnscikit-learn是一个python的机器学习工具，可以进行简单高效的数据挖掘和数据分析
Piobac·2023-01-25 15:37

数据挖掘领域十大经典算法

一、什么是数据挖掘？数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
池佳齐·2023-01-25 13:46

经典序列模式挖掘算法综述

Apriori算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等基于垂直格子的算法：SPADE算法增量式序列模式挖掘：用来研究当序列增加时，如何维护序列模式，提高数据挖掘效率的问题
Aseri_ldn·2023-01-25 12:13

数据挖掘部分整理（到关联规则挖掘）

属性类型：标称属性：值是一些符号或者事务的名称，每个值代表某种类别、编码或者状态，因此标称属性又被看做是分类的，值是无意义的序，并且不是定量的，因此找平均值和中位数是没有意义的，比如：hair_color（头发的颜色）就是。二元属性：是一种标称属性，只有两个类别状态：0或者1,0通常表示该属性不出现，而1表示出现。二元属性也有对称的二元属性和非对称的二元属性，如果状态的结果不是同等重要的，则称为非
阿洋太爱大数据·2023-01-25 12:39

关于K均值聚类算法的综述及改进分析

引言：聚类算法是我们在模式识别中学到的知识，而空间聚类分析方法是空间数据挖掘理论中一个重要的领域，是从海量数据中发
jfkidear·2023-01-25 12:29

十余年谷歌大佬的见解：成为算法工程师到底需要学些什么？

首先回答一下人工智能到底学什么1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型
人工智能小雨老师·2023-01-25 10:51

人工智能“六步走”学习路线

1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型
Bennyee·2023-01-25 10:49

SVM原理推导(课堂笔记及思路整理)

前言上数据挖掘课的樊老师讲了三节课，一堆堆的数学符号。这里加以整理，非常感谢樊老师讲的知识。（我不生产知识，我只是知识的搬运工,开个玩笑嘻嘻）。这里记录一下过程还有我对过程的一些理解。
Andy Dennis·2023-01-25 09:27

手把手教你使用opencv-python库制作屏幕录制工具（附源码）

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回？大家好，我是【（这是月亮的背面）】。
Python进阶者·2023-01-25 09:53

数据归一化和三种常用的归一化方法

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性
wenlish·2023-01-25 07:59

机器学习知识总结 —— 17.什么是聚类

HDBSCAN聚类的评价方式欧几里得距离曼哈顿距离余弦距离轮廓系数Calinski-Harabasz系数什么是聚类在前面的章节，介绍了机器学习中的第一个分类算法SVM，除此以外，如果你有关注过机器学习或者数据挖掘方面的知识
打码的老程·2023-01-24 16:14

sklearn中的数据预处理和特征工程

目录1.数据挖掘的五大流程：2.sklearn中的数据预处理和特征工程3.数据预处理Preprocessing&Impute3.1数据无量纲化3.1.1数据归一化（(Normalization，又称Min-MaxScaling
奔跑的灰灰·2023-01-24 15:39

机器学习sklearn工具——sklearn中的数据预处理和特征工程

Q：数据挖掘的五大流程1.获取数据2.数据预处理数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求3.特征工程特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现
咸鱼2K·2023-01-24 15:34

数据分析之爬虫实例-获取天气AQI数据-附python代码

数据分析与数据挖掘的步骤流程：1、明确目标。首先要熟悉业务背景，了解业务背景后，才能明确目标。
渣渣zheng·2023-01-24 12:49

不平衡多分类问题模型评估指标探讨与sklearn.metrics实践

1.模型评估指标在机器学习、深度学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文主要是分享
肖永威·2023-01-24 10:32

数据挖掘——工业蒸汽量预测

一、赛题描述经脱敏后的锅炉传感器采集的数据（采集频率是分钟级别），根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量。赛题链接：工业蒸汽量预测-天池大赛-阿里云天池二、数据说明数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段”V0”-“V37”，这38个字段是作为特征变量，”target”作为目标变量。选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（m
努力成为数据大牛的小白·2023-01-24 08:45

LightGBM介绍

在各种数据挖掘竞赛中也是致命的武器，据统计Kaggle比赛上有一般的冠军方案都是基于GBDT，而LightGBM（LightGradientBoostingMach
big_matster·2023-01-24 07:35

kaggle再一次入门~经典入门级竞赛~Titanic

题外话：想着更早的接触到数据竞赛，就可以更早的学到理论，练到技术，拿到名次，赚得奖金~功利心太重了，屡屡开始入门比赛，屡屡不了了之。
小卜妞~·2023-01-23 14:04

大数据应用之药物研发中的大数据

类似于数据挖掘，自动化学习和研究
xyzkenan·2023-01-23 13:20

处理大数据的关键技术及应用

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。
中琛源科技·2023-01-22 19:38

大数据处理的关键技术及应用

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。
数据工程师大牛·2023-01-22 19:37

山东大学项目实训——知识图谱

在⼤数据存储技术⽀持下，⼤规模的知识图谱与数据挖掘、机器学习、信息分析等技术相结合，可以实现利⽤图形将复杂的知识领域绘制并展现出来。中医药学是一门古老的医学，历代医家在数千年的实践中积累了丰富的临床
.zhen.·2023-01-22 18:27

python数据分析与机器学习实战_Python数据分析与机器学习实战（Numpy）

numpy,pandas,matplotlib,scikit-learn,tensorflow机器学习需要：算法、数据、程序、评估、应用机器学习应用领域：计算机视觉、语音识别、自然语言处理、统计学习、数据挖掘
weixin_39905500·2023-01-22 13:44

ML 训练与测试数据不满足同分布 - 如何检测？如何解决？

同分布问题是数据挖掘中的常见问题，也是ML中的一个重要假设。解决训练与测试数据不满足同分布问题，有助于提高模型的泛化性、稳定性！
#苦行僧·2023-01-22 12:25

sklearn是python自带工具吗_Python机器学习数据挖掘工具sklearn安装和使用

在windows平台下每次安装sklearn都感觉到非常麻烦，各种问题。包括numpy以及scipy的安装，最大的问题就是各种版本和依赖问题。特别是官方没有给出win64系统下对应的安装文件。非常麻烦。本文介绍借助于esay_install和pip安装sklearnwhl文件的方法。1.首先，从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的whl文件
三匝堂·2023-01-22 11:52

sklearn数据预处理（二）非线性转换

为什么要非线性转换在上一关中已经提到，对于大多数数据挖掘算法来说，如果特征不服从或者近似服从标准正态分布（即，零均值、单位标准差的正态分布）的话，算法的表现会大打折扣。
Rich Dad·2023-01-22 11:22

基于深度学习体系结构的时间序列预测研究综述

深度神经网络已成功地应用于时间序列预测问题，这是数据挖掘中的一个非常重要的课题。他们已经被证明是一个
人工智能学术前沿（真)·2023-01-22 08:23

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（一）

目录一、题目背景二、初赛问题三、数据集的分享一、题目背景移动通信技术飞速发展，给人们带来了极大便利，人们也越来越离不开移动通信技术带来的各种便捷。随着网络不断的建设，网络覆盖越来越完善。各个移动运营商，越来越重视客户的网络使用体验，从而进一步提升网络服务质量。客户满意度是客户对运营商产品服务的满意程度，反映了客户期望与实际感知的产品服务之间的差异。特别是在信息透明、产品同质化的今天，客户满意度的表
旅途中的宽~·2023-01-22 07:35

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（二）（问题一的分析和结果）

目录：题目解析一、问题的解答框架二、问题一的分析2.1附件1的处理流程2.2附件2的处理流程2.2.1拉格朗日插补法2.3数据编码2.4相关分析2.5基于互信息+GBDT的特征提取2.6量化分析一、问题的解答框架二、问题一的分析针对问题一，首先需要对附件1和附件2提供的数据进行分析和处理。附件1提供了5433个样本数据，包含用户语音业务的满意度及其50个影响因素；附件2提供了7020个样本数据，包
旅途中的宽~·2023-01-22 07:35

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（五）（问题二的千余行代码整理一）

问题二有2500多行代码！目录：问题二代码整理一、问题二附件3语音业务打分预测代码一、问题二附件3语音业务打分预测代码#问题二附件3语音业务打分预测代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')
旅途中的宽~·2023-01-22 07:35

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（六）（问题二的千余行代码整理二）

目录：代码整理一、问题二附件4上网业务打分预测代码一、问题二附件4上网业务打分预测代码#问题二附件4上网业务打分预测代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams
旅途中的宽~·2023-01-22 07:35

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（三）（问题二的分析和结果）

目录：问题二的分析和结果一、问题二分析二、模型准备2.1模型建立2.1.1多标签多分类模型2.1.1.1分类器链算法2.1.2单标签多分类模型2.1.2.1附件1语音业务单标签多分类模型结果2.1.2.2附件2上网业务单标签多分类模型结果2.2模型改进2.2.1过采样2.2.2投票分类器2.2.3模型融合2.2.4附件1语音业务模型优化结果2.2.5附件2上网业务模型优化结果2.3预测结果一、问题
旅途中的宽~·2023-01-22 07:05

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（四）（问题一的千余行代码整理）

目录：代码整理一、问题一附件1语音业务数据集处理代码二、问题一附件2上网业务数据集处理代码一、问题一附件1语音业务数据集处理代码#问题一附件1语音业务数据集处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromplotnineimport*fromjoypyimportjoyplot
旅途中的宽~·2023-01-22 07:05

python中文文本聚类_使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

对于无监督学习来说，聚类算法对于数据挖掘、NLP处理等方向都有着非常重要的地位。
weixin_39826971·2023-01-22 07:32

视频教程-机器学习难点问题秒懂课堂-机器学习

机器学习难点问题秒懂课堂清华大学硕士毕业，我多年金融科技从业经历，对于数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉有着深厚的理论基础和实践经验。
学院导师-翟中华·2023-01-22 07:01

MathorCup大数据竞赛-北京移动用户体验影响因素问题思考

针对本次2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛题是关于北京移动用户体验影响因素问题。问题一，二呈递进关系。客户语音业务和上网业务满意度研究内容方法大同小异。
不上心的马小跳·2023-01-22 07:59

【机器学习】十、分类和回归树CART原理

CART被称为数据挖掘领域内里程碑式的算法。上一节介绍了决策树的ID3和C4.5算法，后面说到了C4.5算法存在几点不足，主要为，生成多叉树；容易过拟合；只能用于分类；特征选择
Asher117·2023-01-22 07:20

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（七）（源代码+论文+预测数据集）

这里分享最初的源代码+论文+预测数据集，需要注意的是，这是格外的付费内容，但是体验感更好！如果有缺失的源文件，私信我，会及时补发！目录：结果展示+地址一、问题一代码展示1.1ipynb文件1.2html格式的文件二、论文展示三、全部文件夹展示四、地址4.1单品4.2打包一起一、问题一代码展示1.1ipynb文件1.2html格式的文件二、论文展示三、全部文件夹展示四、地址4.1单品问题1：http
旅途中的宽~·2023-01-22 07:50

机器学习入门书单推荐

机器学习入门书单推荐一、前言机器学习涵盖的范围非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘、模式识别、深度学习、统计学习等。
coder~dreamer·2023-01-21 21:20

stata行logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析(1)

交互作用效应(pforInteraction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘
天桥下的卖艺者·2023-01-21 19:27

R语言logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析2

交互作用效应(pforInteraction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘
天桥下的卖艺者·2023-01-21 19:26
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