机器学习（数据分析）第15页

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

从概念上讲，课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想，将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩，使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心，通过精心设计

·2025-03-08 23:52

GitHub每日最火火火项目（3.7）

在金融市场中，对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益，而人工智能具备强大的数据分析和预测能力，二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。

FutureUniant·2025-03-08 21:49

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

Python自学指南：从入门到进阶（第一天）

**应用广泛**：Python在数据分析、人工智能

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-08 19:10

图像处理篇---opencv中的图像特征

纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析

大千UI工场·2025-03-08 19:59

案例1：金融数据分析----code知识点详解版

案例1：金融数据分析----code详解版1.引言1.1案例分析目标1.2涉及知识点1.3案例分析流程2.数据获取`涉及知识点：`2.1安装*tushare*库2.2获取Token2.3导入tushare

shlay·2025-03-08 17:06

金融数据分析（十）人均国内生产总值的增长率

案例（四）宏观金融数据分析项目一：利用世界银行公开数据平台提供的宏观经济数据比较最近40年间A国与B国的人均国内生产总值的增长率（图表输出）数据可通过此网页中的下载链接获取：https://data.worldbank.org.cn

于科技人文间徘徊·2025-03-08 17:00

【17】傅立叶分析

傅立叶分析（FourierAnalysis）是Excel数据分析工具库中的一种方法，用于将时间序列数据分解为不同频率的正弦波（sinusoidalcomponents）。

技术与健康·2025-03-08 16:37

基于pandas的哪吒2电影评论数据分析

一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作，凭借前作积累的口碑与IP效应，上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈，挖掘市场评价中的关键信息，本项目基于电影评论数据集，从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析，旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察：解析评分分布与情感倾向，识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析：探索评论时间

2302_80651048·2025-03-08 16:27

电商系统设计专题系列的第一篇：概述与总体架构

数据驱动：通过大数据分析优化定价、库存和用户服务。

不出名的架构师·2025-03-08 15:37

消防行业如何借助 TDengine 打造高效的数据监控与分析系统

作者详细阐述了实时监控、报警系统以及历史数据分析在消防行业中的应用，展示了TDengine在数据压缩、保留策略和分布式架构下的强大优势。在TDengin

涛思数据（TDengine）·2025-03-08 15:27

光学超表面的人工智能

人工智能，尤其是机器学习的优化，为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响：AI支持的超表面可制造性设计（DFM）、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。

Luis Li 的猫猫·2025-03-08 14:54

基于 Python 对百度热搜 “Manus 推出引发科技圈震动” 的数据分析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4关键词提取与词频统计2.5情感分析（简单示例，实际可采用更复杂模型）2.6数据可视化三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-文本预处理3.3关键词提取与词频统计3.4情感分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2文本预处理改进4.3关键词提取改进4.4情感分析改进4.5可视化改进一、案

萧十一郎@·2025-03-08 13:58

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

Python就业薪资怎么样？前景如何？

Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。那么Python现在在国内的就业薪资高吗？Python就业薪资怎么样？前景如何？

田野猫咪·2025-03-08 11:09

python程序员工资高吗？

不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师

lmseo5hy·2025-03-08 11:08

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

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！

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

利用阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js实现数据可视化与交互

在数据科学与可视化领域，交互式图表和地图应用越来越成为数据分析和展示的重要手段。本文将介绍如何结合阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js，创建动态交互式的数据可视化应用。

源代码杀手·2025-03-08 10:29

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

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

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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

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