机器学习数据分析数据挖掘算法第8页

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

Python了解

Python的应用1.常规软件开发2.自动策划测试3.人工AI智能4.数据分析Pytho

Jacob_4836·2024-09-05 20:58

没错！python杀死了excel！为何python这么火，咱们来说一下！

而Python的应用领域极为广泛，尤其是在数据分析领域，与SQL数据库、统计数学、

IT领域君·2024-09-05 19:44

【python】python代码打包工具cx_Freeze的介绍、原理、用法及实战案例分析

《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K

景天科技苑·2024-09-05 18:34

AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。

DO_Community·2024-09-05 17:25

“论面向服务架构设计及其应用”写作框架，软考高级论文写作，系统架构设计师

系统涵盖了订单管理、库存管理、运输调度、跟踪与追踪以及数据分析等多个核心模块，通过整合企业内部的各类物流资源，实现了物流业务的全链条数字化管理。

ruankaohzijia.com·2024-09-05 17:54

【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么？解决策略是什么？

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的

惊鸿若梦一书生·2024-09-05 15:46

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity

Bosenya12·2024-09-05 14:40

2023年哪些副业兼职受青睐？

据介绍，该报告数据来源通过兼职猫用户大数据分析及10万份用户调研问卷获得。据统计，疫情期间新注册用户年龄以22岁以下为主，占平台总用户的68%，其中18岁以下未成年人突增，占据平台用户的30.9%；从

氧惠佣金真的高·2024-09-05 14:58

在下小天n·2024-09-05 13:33

深度学习的发展历程

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

第R3周：天气预测

你需要做的是根据这些数据对RainTomorrow进行一个预测，这次任务任务与以往的不同，我增加了探索式数据分析（EDA），希望这部分内容可以帮助到大家。我的环境：●语言环境：Python3.8●编

Jessica2017lj·2024-09-05 13:30

【Python】Pandas：数据分析

Pandas是Python中功能强大的数据分析工具，用于处理和分析结构化数据。

T0uken·2024-09-05 12:29

【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-05 12:27

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

码农三叔·2024-09-05 11:52

Java IO异常处理：在Web爬虫开发中的实践

它们能够自动地从网页中提取信息，为数据分析、搜索引擎优化、内容聚合等提供了强大的支持。然而，Web爬虫在执行过程中可能会遇到各种输入/输出（IO）异常，如网络错误、文件读写问题等。

小白学大数据·2024-09-05 11:51

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

eeee~~·2024-09-05 11:19

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

小琳ai·2024-09-05 10:06

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

叶绿先锋·2024-09-05 08:23

机器学习面试题目分享面试经验分享机器学习算法工程师深度学习经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

好家伙VCC·2024-09-05 08:53

11. GIS三维建模工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题5.GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题6.GIS项目经理岗位职责、技术要求和常见面试题7.GIS产品经理岗位职责、技术要求和常见面试题8.GIS数据分析师岗位职责

丷丩·2024-09-05 07:50

深度学习100问51:什么是mini-batch

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

量子位AI·2024-09-05 05:06

【大数据】浅谈Pyecharts：数据可视化的强大工具

Pyecharts2.创建图表（1）导入Pyecharts模块：（2）创建图表实例：（3）添加数据：（4）设置图表样式：（5）渲染图表：3.运行和查看图表五、目前的市场情况六、总结一、引言在数据时代，数据可视化已成为数据分析的重要组成部分

熬夜的王·2024-09-05 05:04

数据分析利器：Java与MySQL构建强大的数据挖掘系统

数据分析在当今信息时代具有重要的作用，它可以帮助企业和组织深入理解数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，并基于这些洞察进行决策和优化。

lizi88888·2024-09-05 05:04

【30天玩转python】Python简介与安装

它以简单易懂的语法和强大的功能性迅速流行，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等多个领域。

爱技术的小伙子·2024-09-05 04:29

使用 Vue.js 构建大屏可视化系统

引言随着大数据时代的到来，实时监控和数据分析变得越来越重要。大屏可视化系统可以帮助我们快速了解业务状况，做出及时决策。本文将详细介绍如何使用Vue.js构建一个功能完善的大屏可视化系统。

不知名靓仔·2024-09-05 04:58

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势。

药物研发：通过模拟和大数据分析，AI加速了新药研发过程，缩短了药物上市时间。个性化治疗：AI能够根据患者的个人数据，推荐最适合

爱掉发的小龙·2024-09-05 03:57

使用Pandas进行数据分析

目录简介一.导入Pandas库二.读取数据三.查看数据四.选择数据五.数据清洗六.数据分析七.数据可视化八.导出数据九.实战案例总结简介pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的

2301_81698853·2024-09-05 03:55

【数据分析工具】使用Pandas进行数据分析

数据分析工具使用Pandas进行数据分析引言在数据驱动的世界中，数据分析已经成为许多领域的核心技能。

爱技术的小伙子·2024-09-05 03:24

【1】学习前言及数据分析的简单介绍&jupyter的介绍与安装

学习内容学习方法•重视基础•归纳总结，构建自己知识体系•推荐使用xmind思维导图•三多法则•多练习•多应用•多思考发展方向例子：•数据分析班级到课人数•有8人不来上课，这是数据分析吗？

烈风回响·2024-09-05 01:38

基于python的游戏玩家行为数据分析与预测_python有付费数据如何做简单预测(1)

学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料，给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助！一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其

2401_84538391·2024-09-04 22:56

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

构建灵活的搜索系统：Go 语言实践

无论是内容管理系统、电子商务平台还是数据分析工具，都需要强大的搜索能力来提升用户体验。

microrain·2024-09-04 20:12

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

做一个有知觉的产品

我在做淘宝的时候，需要用生意参谋来做数据分析，但总是感觉冷冰冰的，或者看不懂数据，其实是缺乏了感性思维，考虑用软件呈现分析结果的时候，加入感应的认识，把数据作为你的神经末梢，建立起来对产品数据的感性认知

成长记录成大器·2024-09-04 19:02

前端开发这次几个非常经典的常用技巧，学会了之后事半功倍！

1.如何知道iframe下载完成做数据分析，一共分几步？定时器轮询监听readyState的状态，如果是complete或者interactive说明文件加载完成。letiframe=do

学掌门·2024-09-04 18:34

数据分析——python常用函数（数分入门级框架）

Python（数据分析常用函数）目录Python（数据分析常用函数）一.numpy（数字化python）1.1数据类型1.2ndarry生成1.3类型转换1.4形状与行列1.5数组运算1.6逻辑运算1.7

进击小张·2024-09-04 18:33

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

数据分析项目——物流数据行业数据分析

提升自己，掌握数据分析的能力，最快的方式就是实践！

~在杰难逃~·2024-09-04 17:54

商业分析能力是怎样炼成的？

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

数学建模之插值算法

一.算法应用背景当已知函数点非常少的时候，我们经常要模拟产生一些新的函数值来支撑后续数据分析。这就是插值算法的应用目的。

阿米诺s·2024-09-04 15:41

每天一个数据分析题（五百二十）- 词嵌入模型

A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于

跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-04 14:07

每天一个数据分析题（五百二十一）- 词袋模型

A.将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于