机器学习（数据分析）第3页

打卡第13天：《利用python进行数据分析》学习笔记

第7章——数据规整化：清理、转换、合并、重塑数据变换http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180405.ipynb

且不了了·2024-09-13 00:41

[Python]Conda 介绍及常用命令

一、介绍Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。其使用conda系统进行包管理。

zzm_·2024-09-13 00:56

数据分析之客户价值模型(RFM)技术总结

©作者|leo管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM)，它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力，通过提高企业与客户间的交互，优化客户管理方式，从而实现吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制。而这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型，它主要通过对每个客户的近期消费时间，购买频率和购买金额来对不同的客户进行价值状态划分。从而使得我们可以有针对性的对不同用户进行个性化运

数据分析案例·2024-09-13 00:53

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌识别系统

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

python的可视化库有哪些,python可视化数据包

大家好，小编来为大家解答以下问题，python用于进行数据分析及可视化处理的第三方库，python数据分析及可视化处理的第三方库，今天让我们一起来看看吧！

2401_85422942·2024-09-12 23:18

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

Lossya·2024-09-12 23:47

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

Codefengfeng·2024-09-12 21:37

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

数仓建模之维度表&指标表

维度包括时间、地点、人员、产品、客户等各种业务属性，是数据分析的基础。指标（Measure）：指标是衡量业务过程效果的标准，是数据分析的重要指标。

锵锵锵锵~蒋·2024-09-12 20:01

2024年还能干外包吗？

在IT领域，外包通常包括软件开发、系统维护、数据分析等。随着技术的进步，外包的范围也在不断扩大，包括云计算、大数

我就是全世界·2024-09-12 18:51

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

2022-04-17

NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序（scRNA-seq）已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究

图灵基因·2024-09-12 15:12

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

如何搞定数据挖掘？这篇文章告诉你！

数据所蕴含的信息具有重要价值，而数据挖掘和数据分析就是解读这些信息的重要工具。本文从明晰数据概念入手，再探讨数据挖掘。一·什么是数据？

isNotNullX·2024-09-12 13:17

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

方世恩·2024-09-12 11:05

亦菲喊你来学机器学习（21） --数据清洗

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

方世恩·2024-09-12 11:05

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

智能听诊器：宠物健康的科技守护者

这项技术通过高精度传感器捕捉宠物胸腔的微小振动，再利用先进的数据分析技术转化为关键生命体征，如心率和呼吸频率。

萌宠心语·2024-09-12 08:13

数据分组还在手忙脚乱？Python groupby一招搞定，效率翻倍！

函数3、连续元素分组3.1不连续元素处理3.2连续性与排序4、组合其他itertools模块4.1itertools.chain与groupby4.2itertools.repeat与分组5、实战演练：数据分析应用

图灵学者·2024-09-12 04:24

Python Numpy布尔数组在数据分析中的应用

大家好，在数据分析和科学计算中，布尔数组是一个非常重要的工具，它可以帮助我们进行数据的筛选、过滤和条件判断。Python的Numpy库提供了丰富的布尔运算功能，能够高效地对数据进行处理。

python慕遥·2024-09-12 04:18

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识

很多人为了图快，在学习Python语言时一上来就学习数据分析、机器学习。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。

苏卡不列-python·2024-09-12 02:32

Python自动化办公2.0 即将发布

Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教

百里图书·2024-09-12 01:27

R语言自学笔记-2内置数据集

#b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集，存储在，通过help(package="datasets

实验室长工·2024-09-12 00:36

数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理

阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。

天阑的芋头·2024-09-12 00:50

数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）

这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

编程日记✧·2024-09-11 23:17

探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec

TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习

邓越浪Henry·2024-09-11 22:06

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

Python | 使用Joblib模块加快任务处理速度

Joblib模块简介Joblib是一个用于Python的开源库，它提供了一些用于并行计算和内存映射的工具，旨在提高科学计算和数据分析的效率。

python收藏家·2024-09-11 21:28

Python | 使用Pandas DataFrame时的内存泄漏问题及示例

Pandas是一个功能强大且广泛使用的Python开源数据分析和操作库。它提供了一个DataFrame对象，允许您以非常直观的方式存储和操作行和列中的表格数据。

python收藏家·2024-09-11 21:28

“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会：AI的发展需要重新定位

9月5日，在2024Inclusion·外滩大会开幕主论坛上，机器学习泰斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹在时隔一年后，再次带来对人工智能的最新洞见。

财经三剑客·2024-09-11 21:57

通俗理解线性回归(Linear Regression)

线性回归,最简单的机器学习算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围

小夏refresh·2024-09-11 20:55

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

如何用JavaScript实现视频观看时间追踪

无论是教育平台、数据分析，还是用户参与度统计，监控用户如何观看视频内容都能提供宝贵的见解。这篇文章将探索如何使用JavaScript实现视频播放时长的跟踪。

瑆箫·2024-09-11 19:14

怎么建群赚钱？优惠券群怎么才能做起来

本文将详细解析如何建立和管理一个赚钱的优惠券群，包括群的建设、运营策略，以及如何通过专业数据分析来优化群的效果。

古楼·2024-09-11 18:57

2019年，5本关于机器学习的免费电子书你应该知道

为了帮助你开始机器学习，请看Packt提供的5本免费机器学习电子书。如今，机器学习是软件工程各个领域最重要的趋势之一。

头顶一根发的程序猿·2024-09-11 18:15

大数据分析助力精准采购

✍✍计算机编程指导师⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码基于hadoop的超市进货推荐系

计算机编程指导师·2024-09-11 18:08

【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现

个人主页：空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛，其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像

空白诗·2024-09-11 18:36

2021-08-16

总结，用数据分析故障，确定故障点更准确。

杜永鹏·2024-09-11 17:10

做了一个视频，已经是将近凌晨两点了

之前几次都是晚上编辑完就直接发，今天学习了如何看数据分析，看自己的短视频播放时间段，选择在那个时间段前三四个小时发布，因为审核需

思念不断·2024-09-11 17:54

大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

我爱学AI·2024-09-11 14:44

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。

liyy614·2024-09-11 14:12

如何解决亚马逊测评砍单封号问题？

亚马逊作为领先的电商平台，其强大的数据分析能力能够细致监测用户的购买行为模式，以识别潜在的异常交易。

九哥说跨境Yukiyyy123·2024-09-11 14:09

7+纯生信，单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模，机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行！

最后基于bulkRNA测序数据，使用机器学习训练了枢纽通讯细胞的特定

生信小课堂·2024-09-11 14:08

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