机器学习数据处理第3页

ML.NET速览

ML.NET是由微软创建，为.NET开发者准备的开源机器学习框架。它是跨平台的，可以在macOS，Linux及Windows上运行。

aixing8475·2025-01-27 00:34

Streamlit，一个超强的 Python 应用开发库！

无论你是数据分析师、机器学习工程师，还是Python初学者，Streamlit都能帮你轻松实现数据可视化、模型展示等功能。今天我们就从基础开

一行玩python·2025-01-27 00:02

RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)

在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中，词嵌入（wordembedding）是一种常见的技术，它将单词映射到实数向量，以便

汀、人工智能·2025-01-26 23:57

深入探讨Web应用开发：从前端到后端的全栈实践

本文将深入探讨Web应用开发的全栈实践，从前端的用户体验设计到后端的数据处理与存储，全面解析构建高效、安全、可扩展Web应用的关键步骤与技术选型。

芯作者·2025-01-26 22:22

freeswtch目录下modules.conf各个模块的介绍【freeswitch版本1.6.8】

mod_avmd：主要用于音频和视频元数据处理，能提取、分析和管理音

狂爱代码的码农·2025-01-26 22:50

Python从0到100（六十一）：机器学习实战-实现客户细分

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-01-26 21:17

Python已正确安装Numpy但无法调用？——探索背后的奥秘

在Python编程的世界里，Numpy作为一款重要的科学计算库，其高效的数据处理能力深受广大开发者喜爱。

cda2024·2025-01-26 20:09

xgboost在spark集群使用指南

在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM)，可以快速、准确地解决许多数据科学问题。

一颗小草333·2025-01-26 17:49

Python 在股票分析中的高级应用：挖掘金融数据的深度洞察

本文将深入探讨使用Python进行股票分析的高级用法，涵盖从数据获取与清洗、高级分析指标计算到机器学习和深度学习在股票分析中的应用等多个方面。

三带俩王·2025-01-26 17:16

【2024最新】python第三方库的概述——功能、特点

文章目录一、网络请求与爬虫Requests：Scrapy：BeautifulSoup：二、数据处理与分析NumPy：Pandas：SQLAlchemy：SciPy：matplotlib：Seaborn：

西西很呆·2025-01-26 15:32

一、深度学习的基本介绍

机器学习的基本步骤：前馈运算、反向传播计算梯度、根据梯度更新参数值。一、定义及基本概念深度学习，就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。

关关钧·2025-01-26 14:52

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0

ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

Python文件操作(json、csv、tsv、excel、pickle文件序列化)

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-01-26 12:39

JDK 21 中的虚拟线程与 Future

例如，在一个数据处理的场景中，需要从多个数据源获取数据并进行合并处理。可以使用虚拟线程来并发地从不同数据源获取数据，并将每个获取任务的结果封装在Future中。以下是一个示例代码：impo

马小跳在飞·2025-01-26 11:01

iOS swift 后台运行应用尝试失败

该应用需要调用摄像头周期性捕获数据，然后对数据处理过后，实时反馈结果。支持android和ios平台。

taopi2024·2025-01-26 11:00

sklearn模型评估全景：指标详解与应用实例

sklearn模型评估全景：指标详解与应用实例在机器学习中，模型评估是衡量算法性能的关键步骤。

2402_85758936·2025-01-26 10:23

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。

python收藏家·2025-01-26 07:55

Python生成成绩报告单：从理论到实践

Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，非常适合用于这种数据处理和报告生成任务。本文将详细介绍如何使用Python生成成绩报告单，包括理论概述和完整的代码示例。

Tech Synapse·2025-01-26 06:20

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.4 切片大师：高效操作多维数据的23个技巧

1.4切片大师：高效操作多维数据的23个技巧基础切片start:end:step省略写法负索引多维切片高级技巧视图机制布尔索引花式索引动态切片对象1.4切片大师：高效操作多维数据的23个技巧1.4.1切片操作符的完整语法表NumPy数组的切片操作符与标准Python列表的切片操作符类似，但更加强大，支持多维数组的操作。以下是一个完整的切片操作符语法表，包括正负索引的示意图。1.4.1.1一维数组切

精通代码大仙·2025-01-26 06:18

基于STM32的智能温室监控系统设计

项目涉及硬件设计、传感器数据处理和控制设备的实现，适用于农业温室和智能种植场景。本文将详细介绍系统的设计思路和具体实现步骤。环境准备1.硬件设备STM32F1

STM32发烧友·2025-01-26 05:40

STM32智能温室控制系统教程

目录引言环境准备智能温室控制系统基础代码实现：实现智能温室控制系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制模块4.3通信与网络系统实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：温室管理与优化问题解决方案与优化收尾与总结

STM32发烧友·2025-01-26 05:10

【机器学习】必会降维算法之：多维缩放（MDS）

2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼：最近小屌丝在休假，难得的清闲，我这也闲言少叙，书归正传，咱就聊一聊降为算法之：多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域

Carl_奕然·2025-01-26 04:00

如何在 Ubuntu 20.04 或 22.04 上安装 Python 3

Python是一种广泛使用的编程语言，适用于自动化、数据分析、机器学习等领域。Ubuntu系统通常预装了Python3，但如果需要安装或升级到最新版本，可以按照以下方法操作。

百川Cs·2025-01-26 03:18

探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统

孟振优Harvester·2025-01-26 02:39

龙珠训练营机器学习task04

学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?

a_little_pig_·2025-01-26 01:08

Lambda离线实时分治架构深度解析与实战

一、引言在大数据技术日新月异的今天，Lambda架构作为一种经典的数据处理模型，在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。

喜欢猪猪·2025-01-26 01:36

基于大语言模型构建本地个人AI助理

在构建本地专属的个人AI助理时，我们需要处理多个方面的技术需求，确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。

由数入道·2025-01-26 00:58

机器学习与分布式机器学习_经理人的机器学习–您需要知道的

机器学习与分布式机器学习Ifyouaremanagingatechteamasaproductorprojectmanager,hereiswhatyouneedtoknowaboutmachinelearning

cumian8165·2025-01-26 00:57

影刀 RPA：企业数字化转型的强大引擎

一、影刀RPA是什么影刀RPA是一种基于机器学习和人工智能技术的自动化工具，它在当今数字化时代发挥着重要作用。

RPA李老师·2025-01-26 00:27

【实践】Python实现气象数据分析与可视化

通过本项目，读者将学习如何使用Python的各种数据处理和可视化工具来分析和展示气象数据，从而掌握数据处理与可视化的核心技能。

大数据张老师·2025-01-26 00:24

证券量化交易选择合适的编程语言

Python的流行主要有以下原因：数据处理能力：Python有非常强大的数据处理库，如pandas（数据

jcsx·2025-01-26 00:24

Command Center AI

它集成了大数据处理、实时情报分析、优化调度、决策模拟等功能，为指挥官提供多维度的决策支持。

由数入道·2025-01-26 00:53

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

文章目录从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分：深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn？

半截诗·2025-01-26 00:22

如何在WPS/Excel中批量查询手机号码归属地

今天，就让我们一起探索Excel函数库的神奇之处，学习如何利用简单的公式实现号码归属地的自动查询，让数据处理变得更加高效便捷！那么如何使用这个号码归属地查询公式呢？第一步：安装Excel

不吃鱼不吃鱼·2025-01-26 00:50

【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

Python数据分析案例教程

它能够处理从数据清洗、数据可视化到机器学习模型构建的整个数据科学流程。本节将深入探讨Python在数据分析中的具体应用，包括但不限于数据清洗、数据探索、统计分析和预测建模。

kkchenjj·2025-01-25 21:01

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 B：电商品类货量预测及品类分仓规划思路和代码持续更新中

99,不代写论文,不回复私信.没有群,只需订阅一次目录问题分析与解决思路问题1：货量预测模型问题2：一品一仓分仓规划问题3：一品多仓分仓规划总结这类大数据竞赛的重点在于构建一个全面的预测和优化模型，通过数据处理

2025年数学建模美赛·2025-01-25 20:28

2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业

本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法，并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路，以期为参赛者提供较为系

鹿鹿数模·2025-01-25 20:25

智能运维分析决策系统：赋能数字化转型的智慧引擎

智能运维分析决策系统（AIOps，ArtificialIntelligenceforITOperations）作为这一转变的核心驱动力，通过融合大数据、机器学习、人工智能等先进技术，实现了对运维数据的深度洞察与智能决策

我的运维人生·2025-01-25 19:49

【笔记总结】华为云：应用上云后的安全规划及设计

今年，我所在企业也将IT系统全面迁移上云，究其原因是为了在激烈的市场竞争中保持敏捷性和创新性，需要快速部署新的应用并实现高效的数据处理，云平台提供的丰富资源和便捷的服务模式使其能够迅速满足这些需求。

通信_楠木·2025-01-25 18:08

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

网络安全态势感知：企业数字化转型的 “安全密钥”

它借助大数据分析、机器学习这些先进技术，就像是拥有了超级强大的“洞察力

知白守黑V·2025-01-25 17:35

python机器学习

方安乐·2025-01-25 16:57

Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率

将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。

胡萝卜不甜·2025-01-25 15:18

数据库基础：从概念到 MySQL 实战

一、数据库的基本概念1.数据库发展历程数据库的发展是随着数据处理量的不断增加而逐步演进的，主要经历了四个阶段：人工管理阶段

东锋1.3·2025-01-25 14:43

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。

eso1983·2025-01-25 12:23

Python 深度学习实战：生成对抗网络

与传统的机器学习模型不同，GAN可以生成真实有效的数据，无需人工标注数据。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

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