机器学习（数据分析）第5页

【免费培训】脑电统计分析专题班（直播：2023.7.9）

但如果大家在科研数据分析过程中只是记住操作步骤，缺乏对各种统计分析方法的原理、应用条件和检验结果的理解，不能很

茗创科技·2024-09-09 17:54

starrocks和clickhouse数据库比较

Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库，但它们的设计理念和用途有所不同。

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

tyut数据分析考试资料

1、关于数据分析的说法，下列描述错误的是（）。

study NH·2024-09-09 15:02

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长，数据分析python

具体步骤1使用ACF和PACF：可以通过查看ACF图中的周期性峰值，找到数据中的周期性。如果ACF图在某个滞后期处出现显著的正相关峰值，并且这种模式在多个滞后周期中重复出现，这就是周期性信号的特征。而PACF则可以帮助确定延迟的直接影响。2找周期数和周期长度：周期的时长可以通过ACF中第一个显著的峰值（排除滞后期为0时的峰值）来确定，而周期的个数则可以通过分析整个序列中的周期性重复次数来估计。下面

元宝Q·2024-09-09 14:25

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

ELK架构介绍

一、ELK简介ELK是由三个开源软件组成的，分别是：Elasticsearch、Logstash和Kibana，这三个软件各自在日志管理和数据分析领域发挥着重要作用。

星河漫漫l·2024-09-09 11:40

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践

声明：本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享，个人做了整理和提炼。大家注意哈，这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。背景快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求,快手基于HBase自主研发了支持bitmap转化、存储、

王知无·2024-09-09 06:51

sublime安装python库_Mac OS 轻松用 Sublime Text 3 配置Python编译环境

weixin_39603397·2024-09-09 06:34

数据域VS主题域

数据域和主题域是数据仓库中两个重要的概念，他们在数据仓库建设和数据分析中扮演着不同的角色，两者有着明显的区别。数据域：以业务系统的角度，对业务过程进行归纳，抽象出来的数据域。

陈吉俊·2024-09-09 03:43

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

文章目录一、内容简介二、值得一读2.1全面覆盖Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者

屿小夏·2024-09-09 00:23

8项技能9种武器打造企业增长黑客上

本文上篇将从数据分析角度，阐述打造“增长黑客”中的关键技法，并于下篇提供“增长黑客”的9种武器，敬请持续关注。来自：数据观https://www.shujuguan.cn/?

数据观数据分析平台·2024-09-08 23:34

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

华为云发布《云原生2.0架构白皮书》，GaussDB技术再升级

华为云数据库首席架构师冯柯也在会上分享了云原生数据库HTAP重大特性商用，通过极致混合负载能力和及时精准的数据分析，助力企业商业决策。华为云CTO张宇昕在会上发表云原生2.0重要演讲云原生数据

是怼怼呀11·2024-09-08 23:13

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

数据清洗：信息时代的黄金前奏

企业、政府乃至个人，都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而，在数据从产生到应用的整个链条中，一个至关重要的环节往往被忽视或低估，那就是数据清洗（DataCleaning）。

ShiTuanWang·2024-09-08 22:40

DataWhale Pandas数据分析 Task01：预备知识

文章目录练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度心得体会练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出：In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[

Shawnxs_·2024-09-08 22:39

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

雷达图在单细胞数据分析中的应用

听过周老师的课的同学，应该有印象：周老师在讲单细胞数据结构的时候提到过，单细胞数据是表达量数据，每个数值表示的是表达量，也就是含量，是一个非负数。表达量这个可以有绝对表达量和相对表达量，也就是所占的比例。基于这个简单淳朴的认知，其实我们就可以画出很多好玩的图，如雷达图。雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。今天在逛一个单细胞免疫数据库的时候

周运来就是我·2024-09-08 20:02

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

StarRocks on AWS Graviton3，实现 50% 以上性价比提升

数据分析凭借强大的分析能力，可从不同维度挖掘数据中蕴含的见解和规律，为企业战略决策提供依据。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:19

数仓还是湖仓？专家圆桌深度解析

这起收购也突显了数据湖表格式在现代数据分析架构中的关键地位。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:49

StarRocks 3.3 重磅发布，Lakehouse 架构发展进入快车道！

StarRocks3.3的发布标志着Lakehouse架构在数据分析领域迈向了一个新的高度。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:48

三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)

一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本，结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。

weixin_40002692·2024-09-08 18:15

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

Hive的优势与使用场景

Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-08 17:07

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

黄丽红日精进503/506

今日份上午基本废了把案例分析笔记做的差不多了错题本也整理的差不多接下来就是看执业医师书*spss操作Why系统学习才有意义接下来复习案例分析抓选择题和数据分析How？

做自己小太阳·2024-09-08 13:56

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

时空地理加权回归_成果案例 | 中国交通碳排放及影响因素时空异质性

因此，本研究选取30个省级行政区作为空间单元，利用自上而下法计算省域交通碳排放量，采用探索性空间数据分析方法对2000年至2015年交通碳排放时空分布格局进行研究。同时考虑空间单元的差异性，构建地理加

weixin_39930557·2024-09-08 11:26

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

GraphPad Prism 10 for Mac/Win：高效统计分析与精美绘图的科学利器

该软件广泛应用于生物医学研究、实验设计和数据分析领域，以其直观的操作界面、丰富的统计方法和多样化的图表样式，成为科学研究的得力助手。

平安喜乐616·2024-09-08 10:50

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持已成为现代企业管理的重要趋势。AI大模型凭借其强大的数据处理能力和智能分析功能，能够为企业提供精准、高效的数据分析服务，进而支持企业的决策过程。

MarkHD·2024-09-08 09:40

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

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