机器学习数据分析数据挖掘算法

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34
夏日恋雨·2024-02-20 14:02

机器学习相关指标计算

机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码：#!
miliyah·2024-02-20 13:36

每天一个数据分析题（一百六十三）

检查数据模型是否符合范式（一般符合三范式）要求是构建（）时需要进行的工作A.概念模型B.逻辑模型C.物理模型D.业务模型题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
紫色沙·2024-02-20 13:48

每天一个数据分析题（一百六十一）

某公司在进行数据治理项目时，为了在各数据领域内开展活动而制定了一系列的办法规则，该项工作属于数据治理体系中的（）A.数据应用域B.数据管理域C.数据治理域D.数据控制域题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
紫色沙·2024-02-20 13:18

每天一个数据分析题（一百六十二）

下图是各银行按照监管机构要求报送业务发展的部分内容，该项工作属于数据治理系统中的（）A.数据应用域B.数据管理域C.数据治理域D.数据控制域题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
紫色沙·2024-02-20 13:18

二代测序原理（Illumina）

0、基本原理基于可逆终止的，荧光标记dNTP，做边合成边测序分为三步：样本准备SamplePrep成簇ClusterGeneration测序Sequencing数据分析DataAnalysis1、样本准备
白墨石·2024-02-20 13:10

每天一个数据分析题（一百五十九）

A.员工绩效的评估和排名B.描述产品情况，如子公司的业务发展状况C.消除数据分析中的共线性问题D.PCA可以作为异常识别的算法使用题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
紫色沙·2024-02-20 13:16

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分，带你来了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备，欢迎大家后续多多交流。
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

【演奏的船长】数据分析学习记录W11——关于指标的定义

本周主要进行数据分析比赛，未思考更多，仅整理几个基本概念：原子指标：描述业务、产品的最小数据单元，比如一条条原始记录衍生指标：某个度量结合在某个维度下的聚合值，主要是为了提升复合指标运算效率和便于分析；
演奏的船长·2024-02-20 13:20

Python | Conda常用命令

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。
-拟墨画扇-·2024-02-20 12:48

conda 所有的命令及其讲解

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。
MonkeyKing.sun·2024-02-20 12:48

智能物联表在电力物联网中是如何应用的？

袁媛ACRELYY安科瑞电气股份有限公司电力能源管理是指依托智能采集设备采集能源数据，通过网络通信载体传输数据，系统信息平台进行数据统计、数据分析、数据交换和数据管理。
Acrel_yy·2024-02-20 12:15

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:40

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:30

python机器学习库Scikit-learn

python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。
崔吉龙·2024-02-20 12:49

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

1.网络游戏逆向分析与漏洞攻防-游戏启动流程漏洞-测试需求与需求拆解

内容参考于：易道云信息技术研究院VIP课上一个内容：分析接收到的对话数据包这是一个新的篇章，之前是关于把我们的东西放进游戏里和内存里的数据分析与利用，现在是专注于网络部分，通过分析网络数据包得到应用程序中各种数据
染指1110·2024-02-20 11:04

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统 在线旅游景点推荐系统 基于机器学习/深度学习/人工智能 基于标签/协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy
linge511873822·2024-02-20 11:26

5、程序员可以进入机器学习

在这篇文章中，我想向您展示程序员可以进入机器学习。我将向您展示学习机器学习就像学习任何其他高科技一样。我们首先将学习机器学习与学习编程进行比较，这可能是一个更大的挑战。
攻城狮笔记·2024-02-20 11:39

【机器学习笔记】14 关联规则

关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为
RIKI_1·2024-02-20 11:43

学习笔记：机器学习之决策树

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。
萌龙如我们·2024-02-20 11:13

【机器学习笔记】13 降维

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。
RIKI_1·2024-02-20 11:13

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

【机器学习笔记】8 决策树

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
RIKI_1·2024-02-20 11:39

8项技能9种武器打造企业增长黑客(上)

本文上篇将从数据分析角度，阐述打造“增长黑客”中的关键技法，并于下篇提供“增长黑客”的9种武器，敬请持续关注。来自：数据观https://www.shujuguan.cn/?
数据观数据分析平台·2024-02-20 10:01

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译
番茄小能手·2024-02-20 10:23

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例

如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前两篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习
政安晨·2024-02-20 10:42

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/
政安晨·2024-02-20 10:35

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向
韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

R语言与数据分析-01-数据类型与数据输入-01-基础

一.R语言的数据类型原文链接:r语言与数据分析实战11.1知识描述搞清楚我们面对的数据类型是什么，并能实现数据类型之间的转换1.2相关知识需要认真学习以下函数：mode():用来查看数值类型的函数；as.numeric
落空空。·2024-02-20 10:28

2021-08-28

总结，用数据分析故障，确定故障点更准确。
杜永鹏·2024-02-20 10:25

基于Springboot+Vue的超市管理系统源码

然而，传统的超市管理方式存在诸多问题，如库存管理不精确、销售数据分析困难、员工管理效率低下等。
智能编程设计工作室·2024-02-20 09:34

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法
宏辉·2024-02-20 09:32

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习和人工智能的领域中，回归预测是一项重要的任务。
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

【机器学习】数据清洗之识别重复点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
豌豆射手^·2024-02-20 08:13

【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点

个人主页：豌豆射手^欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
豌豆射手^·2024-02-20 08:37

机器学习---规则学习（一阶规则学习、归纳逻辑程序设计）

1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 08:15

【机器学习】是什么?

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下
dami_king·2024-02-20 08:13

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这
龙马啊·2024-02-20 08:43

【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
RIKI_1·2024-02-20 08:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（6）特征分析

今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方，使用散点图，将各个特征和价格的关系，绘制出来，观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中，与价格的关联度（正数正相关，负数负相关，绝对值大小体现相关性）。如上图可以看出，例如：房间数越多，价格越高；税率越高，价格越低；从上图中，我们可以去掉不相关的特征，收敛的更快。我们看到，房间数特征，和价格的关联度最大，我们可以对房间
giszz·2024-02-20 08:40

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（5）数据理解

延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我
giszz·2024-02-20 08:10

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。
华农DrLai·2024-02-20 08:08

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。
小黄人软件·2024-02-20 08:04

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-
AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。
一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

大数据分析学习第十五课 自建云服务器集群离线安装Ambari2.7.5和HDP3.1.5(一)

之前了解了很多关于大数据平台一站式部署管理的工具，比如ApacheAmbari和CDH，目前最新的CDH已经没有了社区版，也就是说以后使用新版本的ClouderaManager和CDH都是要收费的，这对于很多小公司来说，可能无法承受。转向Ambari是他们的一个可选项。Ambari是Apache的一个顶级开源项目，开源是其最大的优势，开源也意味着Ambari可以灵活地进行扩展，集成更多的数据组件，
猫头鹰数据分析·2024-02-20 08:29

2022-01-03

CellReports|高通量可视化DNA修复细节原创图灵基因图灵基因2022-01-0318:15收录于话题#前沿分子生物学技术来自国家癌症研究中心（CNIO）和马萨诸塞州总医院的研究人员开发了包括机器学习和高通量显微镜在内的新方法
图灵基因·2024-02-20 08:08

ClickHouse学习

ClickHouse是由C++编写的列式存储数据库（DBMS），主要用来在线分析处理查询（OLTP），能够用Sql查询生成的实时数据分析报告。
与遨游于天地·2024-02-20 07:43

数据处理与可视化软件Tableau、Qlikview、Power BI 全方位比较

转载自：https://ask.hellobi.com/blog/baichuan/15709雨果·莫雷斯在福布斯网站上说：“数据分析主要是通过从数据中获得真相和意义，为企业赋能，驱动业务增长。”
z434890·2024-02-20 07:13
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