机器学习--数据处理第15页

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

数据治理平台有哪些特色

平台提供数据质量检查工具，支持数据比对、重复相似检查等，帮助用户发现数据集中的问题，并生成数据质量报告，以便进行问题数据处理。数据安全与合规性：保护数据

ShiTuanWang·2024-08-24 01:26

机器学习：knn算法实现图像识别

2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

如何让python爬虫的数据可视化？

Python爬虫数据可视化是一个涉及多个步骤的过程，主要包括数据抓取、数据处理、以及使用可视化库进行数据展示。以下是一个基本的流程介绍和示例，帮助你理解如何使用Python实现这一过程。

喝汽水么·2024-08-24 00:17

Python中for循环的神奇应用：从基础到高级，解锁数据处理新境界

在Python编程的世界里，for循环无疑是一个强大的工具，它使得重复的任务变得简单而高效。无论你是数据科学家、软件工程师，还是初学者，for循环都能帮助你更轻松地处理数据、实现算法和创建自动化任务。本文将带你领略for循环在Python中的魅力，并探索其在实际应用中的广泛用途。下面举例说明for循环的应用场景：1.遍历列表并打印元素fruits=['apple','banana','cherry

可靠百灵鸟·2024-08-23 23:10

使用go语言高效解析json详解(含多个json库的对比)

然而，由于依赖于反射机制，它在高并发和大数据处理时性能较低。对于基本的应用场景，encoding/json完全够用，但在追求高性

memories198·2024-08-23 22:38

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

Python数据分析入门与Pandas

Pandas一、开启Python之旅：为什么选择Python进行数据分析缘起：从Excel到Python的转变为何Python是数据分析的首选语言Python的魅力：简洁与强大并存二、初识Pandas：解锁数据处理的超级能力

master_chenchengg·2024-08-23 21:02

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

Pandas DataFrame：数据处理利器及其在 Excel 和 SQL 数据处理中的便利性

在数据分析和数据科学的世界里，Python的pandas库无疑是最受欢迎的工具之一。而其中的DataFrame是一个功能强大、灵活且广泛应用的数据结构。对于那些经常处理Excel数据或SQL数据库数据的人来说，pandas.DataFrame提供了无与伦比的便利性和效率。本文将介绍pandas.DataFrame的基本概念，并探讨它在处理Excel数据和SQL数据时所带来的诸多便利之处。什么是Pa

chenkangck50·2024-08-23 21:59

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

python——redis

Redis常用于缓存、会话管理、实时数据处理等场景。2.环境准备在使用Redis之前，需要安装Redis服务器和Redis的Python客户端库。

pumpkin84514·2024-08-23 19:50

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

Java基础入门知识大全

byte类型主要用于网络传输、二进制数据处理和编码转换等场景。short：占用2个字节（16位），取值范

纣王家子迎新·2024-08-23 12:01

java后端都要学那些知识

java后端应该学习那些知识一、引言Java后端的重要性：介绍Java作为后端开发语言的广泛应用，包括企业级应用、大数据处理、云计算等领域。

程序员牛马家·2024-08-23 11:55

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

在 Python 中查找列表中的重复元素

在Python中查找列表中的重复元素在数据处理和分析中，查找重复元素是一个常见的任务。无论是在数据清洗、用户输入验证还是统计分析中，识别和处理重复数据都是至关重要的。

清水白石008·2024-08-23 11:23

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

Boost之Log: (1)、功能简介

Boost.Log是一个非常模块化和可扩展的日志库，它由三个主要层组成：日志数据收集层、收集数据处理层和中央集线器。

逻辑漩涡·2024-08-23 10:48

集团资金管控分析报表怎么做？

在做资金管控分析报表时经常遇到这样的困扰：数据量一大，EXCEL分析起来容易卡顿，分析灵活度降低，影响管理者的分析效率，分析体验感较差；数据处理过程容易造成错改、漏改等，影响管理者分

0d40d9b5ca84·2024-08-23 09:02

第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.6.24~6.28）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师

茗创科技·2024-08-23 06:33

Java中的数据恢复：如何通过算法实现高效的数据恢复

在数据处理和存储过程中，数据丢失或损坏是一个常见的问题。数据恢复算法可以帮助我们从损坏或丢失的数据中恢复原始数据。

省赚客app开发者·2024-08-23 05:19

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

野火PID串口助手的移植思路（文末有源码链接）

1首先把野火的两个protocol文件复制粘贴到自己的工程文件夹里面2野火官方文档重点讲解了以下四个函数：/***@brief接收数据处理*@param*data:要计算的数据的数组.

啥都不会的小老弟·2024-08-23 03:09

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

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无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

PostgreSQL 连接器：在 SeaTunnel 中的应用与优势

本文将给大家介绍如何通过JDBCPostgreSQL数据源连接器，在SeaTunnel平台中实现高效的数据处理与集成，并详细解析其关键功能和使用场景。

SeaTunnel·2024-08-23 01:25

PostgreSQL 高阶函数详解：全面深入的功能与实用示例

在数据处理和分析方面，PostgreSQL提供了一系列高阶函数，可以极大地简化和优化各种复杂操作。

微笑听雨。·2024-08-22 22:37

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

python dataframe rename_详解pandas DataFrame修改行列名

写在前面的话：在做WISE数据处理时，有时候需要将几组数据生成一个DataFrame，然而在生成的过程中我一般不会设置列的名字(因为这种过程可能会有很多步)，所以最后的列名是默认的。

熙熙鹅儿·2024-08-22 18:46

人大金仓（Kingbase）数据库高阶函数详解

）数据库高阶函数详解人大金仓（Kingbase）数据库是一款基于PostgreSQL的国产关系型数据库(PostgreSQL高阶函数详解：全面深入的功能与实用示例)，提供了丰富的高阶函数，以支持复杂的数据处理和分析任务

微笑听雨。·2024-08-22 15:58

Oracle 高阶函数与高级功能详解

Oracle高阶函数与高级功能详解Oracle数据库提供了丰富的高级函数和功能，以应对复杂的数据处理和分析需求。

微笑听雨。·2024-08-22 15:27

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

【机器学习第十二章——计算学习理论】

机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是

方寸星河yu·2024-08-22 14:21

基于云平台的物流管理系统的设计与实现货物-仓库-派车-供应商技术SpringBoot+VUE3+element-plus/nodejs/python/MySQL

一选题依据物流管理系统是一个企事业单位不可缺少的部分,它的内容对于企事业的决策者和管理者来说都至关重要,所以物流管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的数据处理手段。

计算机程序设计开发·2024-08-22 13:46

多模态大模型：技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示

知识革命(1980s-1990s):涌现出机器学习、神

AI大模型应用之禅·2024-08-22 12:40

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:33

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

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