机器学习数据分析第21页

什么是BI？BI系统的功能有哪些？哪些人需要BI工具支持？

BI利用数据分析工具和技术，帮助企业管理者和决策者更好地理解和利用数据，以做出更明智的商业决策。BI可以帮助企业发现潜在机会、识别问题、优化业务流程、了解市场趋势、预测未来发展等。

向上的车轮·2024-09-01 03:54

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

科研绘图系列：R语言基础图形合集

基础图形可视化数据分析的图形可视化是了解数据分布、波动和相关性等属性必不可少的手段。不同的图形类型对数据属性的表征各不相同，通常具体问题使用具体的可视化图形。

生信学习者2·2024-08-31 22:55

智能听诊器：宠物心脏健康监测的创新工具

智能听诊器的数据分析功能，帮助兽

萌宠心语·2024-08-31 21:50

宠物健康新守护：智能听诊器引领科技突破

借助高精度传感器和先进的数据分析技术，这些振动被转化为宠物的关键健康指标，如心率和呼吸频率。智能算法的力量使得这个过程变得简单直观。智能听诊器的实时监控功能，赋予了宠

萌宠心语·2024-08-31 21:50

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

基于Spark的云南旅游大数据分析平台

一、项目概述Hi，大家好，今天分享的项目是《基于Spark的云南旅游大数据分析平台》。随着旅游业的发展和数字化进程的加速，智慧旅游已成为旅游业的重要发展方向。

Sweican·2024-08-31 19:09

《Python数据分析实战》

环境搭建定义变量名时要遵循的规则：变量名必须以字母或下画线开始，名字中间只能由字母、数字和下画线组成长度不能超过255个字符变量名在有效范围内必须具有唯一性不能使用保留字（关键字）区分大小写不能对元组中的元素做修改，只能做切片查询。如果元组中只有1个元素，则需要在这个元素的后面加上逗号。数字100正确的表示方法为(100,)列表：a=[1,2,3]，常用列表函数函数用途append()向列表末尾添

johnny233·2024-08-31 19:08

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

pyhton - PyHive

它为Python提供了一个与Presto和Hive进行交互的平台，使得数据分析师和工程师可以更方便地进行数据处理和分析。

凌不了云·2024-08-31 16:19

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

ElasticSearch简单介绍以及基本概念阐述

文章目录一、ES是什么二、ES主要功能1、实时数据搜索和分析：2、分布式架构：3、全文搜索：4、实时数据分析：5、多种数据类型支持：6、实时监控和可视化：7、安全性和访问控制：8、多种集成和扩展：9、总结

Run，boy·2024-08-31 14:05

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

新书推荐 |《广告数据定量分析：如何成为一位厉害的广告优化师》

hzbooks·2024-08-31 10:08

数据分析及应用：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？

目录0场景描述1数据准备2问题分析abs(rn-(cnt+1)/2)<13小结0场景描述数据集中可能存在异常的值。值存在异常有多种原因：（1）可能是数据收集方式有问题，比如记录值的仪表存在误差；（2）可能是数据输入错误导致的；（3）还可能是因为数据生成时环境出现异常，这意味着数据点是正确的，但应谨慎根据数据得出任何结论。鉴于此，我们想检测出异常数据。一种检测异常数据的常用方法是，计算数据的标准偏差

莫叫石榴姐·2024-08-31 10:38

数据分析--07：金融量化

데이터분석--07:재무수량화一、金融介绍1、金融2、金融工具1.期货2.黄金3.外汇4.投资基金5.股票股票的作用3、股票分类1.收益分类2.上市地区分类3.股票市场的构成4.影响股票的因素5.A股买卖4、金融分析1.基本面分析2.技术面分析5、金融量化投资1.为什么需要量化交易？2.量化交易3.量化交易的价值一、金融介绍1、金融金融就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。2、

十束多多良^_^·2024-08-31 10:08

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习：图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中，图像数据分析已成为一个热门领域，而深度学习技术在其中扮演着核心角色。

2401_85761762·2024-08-31 10:06

Elasticsearch中文本字段与关键字字段的聚合和排序问题

问题概述在使用Elasticsearch进行数据分析时，我们可能会尝试对文本字段进行聚合或排序。但是，Elasticsearch默

好奇的菜鸟·2024-08-31 10:36

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

基于python图书馆书目推荐数据分析与可视化-可视化大屏展示

收藏关注不迷路文章目录前言一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录前言传统的图书推荐管理，一开始都是手工记录，然后将手工记录的文档进行存档；随着电脑的普及，个性化智能图书推荐管理演变成了手工记录后，输入电脑进行存档。传统的管理方式，对管理者来说工作量大。而且这种图书推荐管理的方式，容易出现遗失或因为失误输入错误的信息等等。在这些基础上，我把python技术的图书馆书目

q_1262330535·2024-08-31 07:43

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

使用 ECharts 进行数据可视化

它具有丰富的图表类型、强大的配置选项和良好的跨平台兼容性，广泛应用于数据分析、业务报表、仪表盘等场景。

小于负无穷·2024-08-31 05:32

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

数据分析的罗盘：导航风险评估的艺术

数据分析的罗盘：导航风险评估的艺术在商业决策和项目管理中，风险评估是一个至关重要的环节。数据分析提供了一种强大的工具，可以帮助识别、评估和管理潜在风险。

2401_85812026·2024-08-31 05:59

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

双十一云起实验室体验专场，七大场景，体验有礼

\大数据计算场景《基于EMR离线数据分析》E-MapReduce（简称“EMR”）是

阿里云天池·2024-08-31 01:30

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

企业应收账款数据分析怎么做

随着企业的经济发展，为了在市场中更好地提升企业竞争力，企业赊销逐渐成为扩大销售的手段之一，由此形成了应收账款。当然比如商品的成交时间与收到货款时间不一致，也易造成应收账款。而企业若对应收账款管理不当，易造成呆账、坏账，给企业带来巨大的应收账款风险。但实际工作中，业务部门并不具备很好的财务知识，对应收账款的风险防范意识不够，无法及时与客户进行对账和沟通，若是客户发生人员变更情况，在追讨欠款时容易造成

0d40d9b5ca84·2024-08-30 19:09

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

PM2.5传感器的工作原理

数据分析：通过对电信号的分析和计算，可以得出空气中PM2.5的浓度值。数据输出：最后，传感器将

海阔天空_2013·2024-08-30 17:09

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。

联蔚盘云·2024-08-30 14:20

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