机器学习数据分析数据挖掘第16页

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

Deepseek接入微信生态

要将DeepSeek接入微信，通常是指将DeepSeek的AI能力（如自然语言处理、数据分析等）集成到微信平台中，以便通过微信公众号、小程序或企业微信提供服务。

小赖同学啊·2025-03-08 10:48

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

1688商品列表API接口（1688API系列）

对于电商开发者、数据分析人员以及商家而言，能够高效地获取平台上的商品信息是至关重要的。

数据捕手19970108018·2025-03-08 09:29

物联网服务器搭建及部署详细说明：掌握 Node.js、MongoDB、Socket.IO 和 JWT 的实用指南

数据存储3.2数据实时处理3.2.1安装Socket.IO3.2.2修改服务器代码4.安全性4.1身份验证与授权4.2加密通信4.2.1生成自签名证书（开发环境）4.2.2修改服务器以支持HTTPS5.数据分析和可视化

极客小张·2025-03-08 07:57

Python与数据可视化库Seaborn实战

其丰富的库支持，尤其是数据可视化库，极大地促进了数据分析和洞察能力的提

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

它不仅提高了数据分析的效率，还为生命科学研究提供了新的视角和方法。2.生物信息学工作流的概念生物信息学工作流的核心是将复杂的生物学数据分析任务分解为多个可管理的步骤

lisw05·2025-03-08 06:22

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

python的pandas函数

Pandas是Python中一个强大且广泛使用的数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据操作工具，主要的数据结构有Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。

soputasmile11·2025-03-08 05:38

海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践

导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据，致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。

TiDB_PingCAP·2025-03-08 04:23

【精辟】venv和Anaconda的区别?

Anaconda：Anaconda是一个跨平台的Python发行版，提供了用于科学计算和数据分析的大量库和工具。它包含了

王摇摆·2025-03-08 04:22

FastGPT 引申：混合检索完整实例

合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析

窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

Spire.XLS 去水印版：高效处理Excel文件的利器

无论是数据分析、报表生成还是文档转换，一个高效且功能强大的Excel处理库都是不可或缺的。Spir

蒙崇格Hugo·2025-03-08 02:23

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

体育数据分析作为一门交叉学科，正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。

Tina0898·2025-03-08 02:21

数据分析与取证网络安全技能竞赛

数据分析与取证网络安全技能竞赛：新手入门指南在网络安全的世界中，数据分析与取证是两个至关重要的领域。对于刚入行的小白来说，理解这两个领域并运用到竞赛中可能有些困难。

Hacker_xingchen·2025-03-08 02:50

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

Python常见的第三方库：requests、numpy、pandas

常见的第三方库：requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库，涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。

大数据张老师·2025-03-08 01:00

80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化

数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关，而这些领域以及当下

小刘要努力。·2025-03-08 00:29

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析

海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

Java爬取淘宝商品详情高级版接口的完整指南

在电商数据分析和市场研究中，获取淘宝商品的详细信息是一项重要任务。

Jelena15779585792·2025-03-07 22:31

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

网页自动化测试和爬虫：Selenium库入门与进阶

网页自动化测试和爬虫：Selenium库入门与进阶在现代Web开发和数据分析中，自动化测试和数据采集成为了开发流程中的重要部分。

萧鼎·2025-03-07 19:31

一分钟教会你如何把 DeepSeek 接入 WPS，开启智能办公新体验！

在数字化办公的时代，如何高效地处理文档、生成创意内容以及进行数据分析，是每一个职场人士的刚需。DeepSeek作为一款强大的AI助手，能够帮助我们快速完成这些任务。

多模态大模型·2025-03-07 18:21

(二)使用Pandas进行数据分析 - 查询数据的几种方法

Pandas查询数据的几种方法df.loc方法，根据行、列的标签值查询（#.loc既能查询，又能覆盖写入）df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询df.where方法df.query方法Pandas使用df.loc查询数据的方法使用单个label值查询数据使用值列表批量查询数据使用数值区间进行范围查询使用条件表达式查询调用函数查询Attention！以上查询方法，既适用于行，也适用于列注意观察

数据人章同学·2025-03-07 17:09

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合，多种应用场景适用

企业数据挖掘建模平台简单易用，可提供代码方便定制，全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石，激起层层波澜。

泰迪智能科技01·2025-03-07 17:08

工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程

工业级数据处理理论基础3.1内存优化3.2计算并行化3.3GPU加速4.实验环境与依赖库5.数据处理与分析流程6.Dask实战：分布式计算与GPU加速7.Modin实战：简洁易用的并行Pandas接口8.数据分析领域的

闲人编程·2025-03-07 17:06

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

【数据挖掘】Pandas之DataFrame

在Pandas中，DataFrame提供了丰富的数据操作功能，包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询（Filtering&Querying）1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]

dundunmm·2025-03-07 16:54

推荐频道

机器学习数据分析数据挖掘