机器学习深度学习数据挖掘聚类

02.取细胞子集后的Seurat标准流程（简洁版）

在项目取子集后，需要对所取细胞子集进行重新聚类分群，这里提供简洁的流程代码。
科研小徐·2023-12-21 07:29

PySpark中DataFrame的join操作

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-21 07:26

AI无监督深度学习

SOM是一种无监督神经网络，它通过降低输入的维度来创建输入数据集的聚类。SOM在很多方面与传统的人工神经网
人工智能小豪·2023-12-21 07:36

新手入门该如何系统地学习数据挖掘？

其实大数据之所以价值潜力无穷，其核心是数据挖掘，挖掘找到人们所需要的有价值的东西。然而这个过程又是怎样的呢？如何开始？如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西呢？
程序の之道·2023-12-21 07:00

大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。一、培训对象1，系统架构师、系
shenmanli·2023-12-21 06:58

“大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘（含Spark、Storm和Docker应用介绍）”培训

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大
shenmanli·2023-12-21 06:58

如何系统地学习数据挖掘？

数据挖掘：What？Why？How？这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的
德德锅guo·2023-12-21 06:58

河北省高校数据挖掘邀请赛来了！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale-河北组织方：阿里云天池、Datawhale鉴于疫情的影响，不少河北高校已经提前放假，许多学生提前进入了宅家模式。在这期间减少走动，在家学习，一起度过疫情艰难的时期。_石家庄已全面启动全员核酸检测，国家已派专家组至石家庄、邢台，1月7日，106名江苏省检验医疗队队员，103名浙江援河北核酸检测医疗队队员连夜出发驰
Datawhale·2023-12-21 06:51

数据挖掘体系介绍

数据挖掘是什么？简而言之，对数据进行挖掘，从中提取出有效的信息。一般我们会把这种信息通过概念、规则、规律、模式等有组织的方式展示出来，形成所谓的知识。
kaka_hikun·2023-12-21 06:19

高校/企业如何去做数据挖掘呢？

随着近年来人工智能及大数据、云计算进入爆发时期，依托三者进行的数据分析、数据挖掘服务已逐渐成为各行业进行产业升级的载体，缓慢渗透进我们的工作和生活，成为新时代升级版的智能“大案牍术”。
泰迪智能科技·2023-12-21 06:49

数据分析与数据挖掘

1.1.2数据挖掘：从海量数据种通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
小鱼0135·2023-12-21 06:18

数据挖掘概述+探索+预处理(期末)

1.数据挖掘概述数据挖掘定义:数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息或知识的非平凡过程。
ros275229·2023-12-21 06:18

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

1.原型聚类原型聚类也称为“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering)，此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画。
三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

聚类算法及可视化方法的实践与探索

簇内平方和表示数据点到其簇内质心的距离的平方和，公式如下：其中，是k簇数，ni是第i个簇的样本数，xij是第i个簇中的第j个样本。import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobs# 生成模拟数据X, _ = make_blobs(n_sam
观北海·2023-12-21 03:22

《斯坦福数据挖掘》八大算法+

文章目录介绍：八大算法+TF.IDF相似项发现PageRank链路分析聚类（层次聚类+K-means聚类）层次聚类K-means聚类完美匹配社交网络挖掘介绍：八大算法+课程：《大数据技术概论》教材：《斯坦福数据挖掘
inch-whf·2023-12-21 02:05

Seurat用自定义的 cell type 做差异表达

通常情况下，按照Seurat的流程，对于研究单细胞数据差异表达会用“聚类”的结果，再利用FindMarkers函数找到不同类别的差异表达基因。
Janine_1991·2023-12-21 01:19

BP神经网络原理

它可以用来解决分类、回归、模式识别、数据挖掘等多种问题。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，其中隐层可以包含多个神经元，用于处理输入数据的非线性映射关系。BP神经网络的训练过程包
Annual Mercury·2023-12-21 01:29

chatgpt赋能python：Python如何安装BeautifulSoup——让你的网络爬虫变得更加强大

Python如何安装BeautifulSoup——让你的网络爬虫变得更加强大在数据挖掘和网络爬虫方面，Python一直是开发者们的首选工具。
www_xuhss_com·2023-12-21 00:20

数据挖掘中的模式发现（三）FpGrowth算法

简介前两篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法，FpGrowth算法，来挖掘频繁项集，它的效率比Aprori算法高很多。FpGrowth算法通过构造
SuPhoebe·2023-12-21 00:05

【数据挖掘】4、关联分析：Apriori、FP-Growth 算法、买面包是否也爱买啤酒

文章目录一、概念1.1支持度1.2置信度1.3提升度二、Apriori算法2.1频繁项集的定义2.2手动推导2.3SDK实战2.3.1超市购物2.3.2挑选演员2.3.2.1爬虫2.3.2.2挖掘三、FP-Growth算法3.1算法步骤3.1.1创建项头表3.1.2构造FP树3.1.3通过FP树挖掘频繁项集3.2手动推导3.2.1计算单一项的频率（支持度计数）3.2.2按支持度和频率降序过滤事务，
呆呆的猫·2023-12-21 00:33

大数据分析岗是干什么的？

2.数据分析和挖掘使用各种统计和分析技术，如数据挖掘、机器学习和统计建模等，对数据进行分析和挖掘，以发现数据中潜在的模式、
小_强·2023-12-20 22:08

【手撕算法系列】k-means

k-meansk-means算法介绍k-means算法介绍K-means算法是一种用于聚类的迭代算法，它将数据集划分为K个簇，其中每个数据点属于与其最近的簇的中心。
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-20 17:57

基于Scrapy框架爬虫和数据挖掘的亚马逊网页信息分析

摘要为免去人工下载的烦琐,满足大规模下载数据的需求,基于Python设计了网页信息数据爬取程序，并对其进行实例分析。通过获取Weh数据资源,收集大量数据进行分析挖掘，并研究其所需的原始统计数据。为了减少重复烦琐的前期工作,提高开发效率,进一步搭建Scrapy工程，并采用决策树算法规避网站反爬虫，基于Python编写爬虫程序下载数据，存入数据库中完成网页信息数据爬取设计。爬取某购物网站的信息数据，并
毕设指导Martin·2023-12-20 17:53

《点云处理》 点云聚类

前言1.欧式聚类2.DBSCANDBSCAN姜小明DBSCAN2姜小明Git3.KMeans聚类github上有C++实现的fastkmeans，还未测试效果。
Meditation-·2023-12-20 15:38

Dlib库实现人脸关键点定位

一、引言Dlib"是一个C++库，提供了广泛的机器学习算法和工具，包括图像处理、计算机视觉、数据挖掘和机器学习等领域。它被广泛用于人脸识别、人脸关键点检测、物体检测等任务。
AI_dataloads·2023-12-20 14:53

plt画网格图_Python：雷达图的实现

雷达图雷达图在数据挖掘项目中多用于企业分析或者价值分析的环节可视化。雷达图分析法是一种系统分析的有效方法，它
weixin_39620273·2023-12-20 13:25

ccfb类会议有哪些_CCF推荐国际学术会议

类别如下计算机系统与高性能计算，计算机网络，网络与信息安全，软件工程，系统软件与程序设计语言，数据库、数据挖掘与内容检索，计算机科学理论，计算机图形学与多媒体，人工智能与模式识别，人机交互与普适计算，前沿
weixin_39545310·2023-12-20 13:40

ccf认证的期刊和会议_ccf推荐AI、CV方向的国际学术期刊、会议

www.ccf.org.cn)公布了十个领域的国际期刊及会议信息，这十个领域分别为：1)计算机体系结构／高性能计算／存储系统；2)计算机网络；3)网络与信息安全；4)软件工程/系统软件/程序设计语言；5)数据库/数据挖掘
合光聚乐·2023-12-20 13:40

CCF中国计算机学会推荐国际学术期刊与会议

存储系统期刊计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统会议计算机网络期刊计算机网络会议网络与信息安全期刊网络与信息安全会议软件工程/系统软件/程序设计语言会期刊软件工程/系统软件/程序设计语言会议数据库/数据挖掘
夏天望月兔·2023-12-20 13:38

如何开始写你的第一个爬虫脚本——简单爬虫入门！

好多朋友在入门python的时候都是以爬虫入手，而网络爬虫是近几年比较流行的概念，特别是在大数据分析热门起来以后，学习网络爬虫的人越来越多，哦对，现在叫数据挖掘了！
云飞学编程·2023-12-20 08:09

无监督学习 聚类

无监督学习在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面主要的无监督学习方法聚类(Clustering)降维(DimensionalityReduction
小小程序○·2023-12-20 06:10

Python实战：信用卡客户历史数据挖掘与分析

Python实战：信用卡客户历史数据挖掘与分析引言数据获取与预处理描述性分析模型建立与评估结果分析Web应用展示（可选）引言信用卡客户历史数据分析是金融领域中的重要课题之一。
爱欲无极·2023-12-20 06:23

【数据挖掘】多项式回归原理介绍及实战应用（超详细 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归是用一条直线或者一个平面（超平面）去近似原始样本在空间中的分布。线性回归的局限性是只能应用于存在线性关系的数据中，但是在实际生活中，很多数据之间是非线性关系，虽然也可以用线性回归拟合非线性回归，但是效果会变差，这时候就需要对线性回归模型进行改进，使之能够拟合非线性数据非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布，它“贴近”原始分布的
showswoller·2023-12-20 05:28

湖南科技大学计算智能课设（三）基于传递闭包的模糊聚类

基于传递闭包的模糊聚类写在前面这篇文章是课设的相关记录，有些地方可能会写的不对，欢迎大家指正。
枍飏·2023-12-20 03:53

数据可视化---离群值展示

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数据科学知识库·2023-12-20 02:29

Linux中命令添加-r的作用

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数据科学知识库·2023-12-20 02:28

人工智能-机器学习-深度学习 概念整理

目录1.人工智能-ArtificialIntelligence2.机器学习-MachineLearning3.深度学习-DeepLearning4.人工智能机器学习深度学习三者之间的关系5.人工智能的流派
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:31

数据分析--清洗分类

之前没有记录的习惯，那就从现在开始记录吧~~进入正题：缺失值：粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组
黏小莲·2023-12-19 23:40

【论文阅读】BERTopic：采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模

近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic，它是一个话题模型，它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发，抽取一致的话题表示。
沐兮Krystal·2023-12-19 22:51

主题模型--BERTopic python解析

主题模型能够帮助我们理解文档集中的主题结构，有助于文档分类、聚类和信息检索。主题模型能够将高维的文本数据降维到低维的主题空间，便于后续的分析和处理。1.2BERTopicB
Andy_shenzl·2023-12-19 22:50

K-means聚类

1.Supervisedvs.Unsupervisedlearning（监督学习与无监督学习）1.1Supervisedlearning训练数据包括输入数据和相应的标签或目标输出使用模型预测与实际标签之间的误差来学习模型参数目标是建立一个从输入到输出的映射，使得模型能够根据输入数据准确地预测或分类输出结果常见的监督学习任务包括分类（Classification）和回归（Regression）任务。
搁浅丶.·2023-12-19 18:47

,小白必看！超详细的python安装教程（windows）

在网络爬虫、数据挖掘分析、人工智能、运营运维、日常工作效率提升，无不有Python的影子。因此，今天跟大家分享Python的下载和安装教程。
小尤笔记·2023-12-19 16:59

机器学习深度学习代码逐行解读网站

机器学习深度学习代码逐行解读网站github地址：https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations视化网站
IT北辰·2023-12-19 16:23

学习大数据开发的前提是什么？

而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。2.分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透
yoku酱·2023-12-19 14:56

什么是深度学习的无监督学习与有监督学习

无监督学习在深度学习领域有许多不同的形式和应用，以下是一些主要的类型和特点：聚类（Clustering）:目的：将数据划分为若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，不同组的数据点差异较大。
稻壳特筑·2023-12-19 12:02

JUST技术：分布式时序相似查询初探

其中，时序相似查询，即查询出与给定序列q最相似的k个序列，可用于推荐、聚类和异常检测等上层应用。在小规模数据
JUST极客·2023-12-19 12:42

《数量生态学：R语言的应用》—第四章聚类分析1 概述

数量生态学：R语言的应用—第四章聚类分析之前我们了解了关联测度与矩阵，主要是Q模式与R模式。从今天开始给大家带来《数量生态学：R语言的应用》—第四章聚类分析。
fafu生信小蘑菇·2023-12-19 10:09

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

目前常用的聚类方法1.K-均值聚类(K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering
小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

数据可视化---双Y轴折线图比较

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-19 07:46

【期末复习向】文本理解与数据挖掘-名词解释

（一）什么是自然语言处理1.自然语言处理（NLP）从最广泛的意义上说，NLP指的是任何自动处理人类语言的程序（二）一系列自然语言处理问题2.NLP常用方法基于规则的方法（基于人工标注的规则和字典，覆盖度低）统计机器学习方法（被学术界和工业界采用；使用概率模型，包括训练数据、特征工程、在参数上训练模型、将模型应用与测试数据）联结主义方法（深度学习崛起，包括没有语言特征、采用大量原始数据训练、参数量大
诺坎普的风间·2023-12-19 06:28
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