机器学习--数据处理第32页

SQL拆分字段内容（含分隔符）

我们假设某条数据如下：IDSTRS1公司名称不能小于四个字，行业类别不能为空，职务/岗位不能为空，公司电话不能小于8位且真是有效针对这条数据，我们希望将其拆分成为四份或者五份，以便于后续的数据处理（这里是拆成四份

shirsl·2024-02-09 19:22

PyEcharts应用教程及实例

Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化

陈.py·2024-02-09 18:04

Python数据可视化——Pyecharts库的示例

目录前言一、安装Pyecharts二、代码示例1.导入Pyecharts2.导入表格3.数据处理4.生成柱状图5.图表展示6.完整代码三、可视化图形示例1.箱型图2.世界地图3.中国地图4.某省级地图5

db_lrj_2015·2024-02-09 18:04

Trino: 基于时间片的Split数据处理模型

文章目录两种线程调度模型基于任务基于时间片Trino基于时间片的线程执行模型相关概念SplitPageOperatorDriverDriverSplitRunnerPriorityDriverSplitRunnerSplit调度&执行流程图Worker创建工作线程池TaskRunner的创建及运行Worker接收SplitSqlTaskExecution接收新的Split，并创建DriverSpl

Dreammmming Time·2024-02-09 18:32

数据中台 pdf_数据中台到底怎么建设，有人把他说清楚了

在移动公司前三年是负责数据仓库项目实施，后四年开发搞大数据平台，见证了从传统数据仓库转型到大数据平台的全历程，见证了大数据平台从0到1的全部过程，包括第一个MPP数据集市、第一个Hadoop集群项目、第一个流式数据处理项目

weixin_39699121·2024-02-09 18:59

吴恩达机器学习笔记（2）

一.逻辑回归1.什么是逻辑回归？逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题，在逻辑回归中，假设函数。2.模型描述在假设函数中，，为实数，为Sigmoid函数，也叫Logistic函数。模型解释：，即就是对一个输入，的概率估计。损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果

python小白22·2024-02-09 18:11

大数据思考：面对海量数据时，选择哪种模式才是更适合自己的？

我所说的不仅仅是多年来我们都喜欢的科幻小说中“天网正在接管地球”式的人工智能，而是人工智能和机器学习已经逐渐成为我们日常生活中的实际应用.大数据是人工智能与机器学习的生命线和支柱。

Akamai中国·2024-02-09 18:47

【闲谈】初识深度学习

一、浅谈深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来模拟人脑处理和分析数据的能力。与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

深入Pandas：精通文本数据处理的20+技巧与应用实例【第68篇—python：文本数据处理】

文章目录Pandas文本数据处理方法详解1.str/object类型转换2.大小写转换3.文本对齐4.获取长度5.出现次数6.编码方向7.字符串切片8.字符串替换9.字符串拆分10.字符串连接11.字符串匹配

一见已难忘的申公豹·2024-02-09 16:40

基于机器学习PAI实现精细化营销

细化营销是企业常用的的一类数据服务，本课程帮助学员了解企业进行精细化营销过程中的数据处理，掌握客户分群的基本应用方法，教会学员如何进行数据整体分析、模型构建以及后期的模型评估和生成评估报告，清楚大数据在企业营销中的作用

xmvip01·2024-02-09 16:29

爬虫1 colly

用一些回调事件抽象出了一个请求的生命周期构建请求发送请求获取文档或数据解析文档或清洗数据数据处理或持久化支持的回调事件主要有:OnRequest请求执行之前调用OnResponse响应返回之后调用OnHTML

nil_ddea·2024-02-09 16:11

明天开课 | 第十三届脑电数据分析启航班（直播：2023.8.18~9.16）

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·2024-02-09 16:19

机器学习之T与F分布

T分布T分布：数学期望为mu=0，方差：σ2=nn−2(n>2)\sigma^2=\frac{n}{n-2}\quad(n>2)σ2=n−2n(n>2)。相同自由度情况下，|t|越大，概率P越小；设X～N（0，1），Y～χ2（n），并且X和Y独立，则称随机变量t=XYnt=\frac{X}{\sqrt{\frac{Y}{n}}}t=nYX服从自由度为n的t分布，记为t～t（n），t（n）分布的概率

WEL测试·2024-02-09 16:25

ssm/php/node/python竞赛管理系统

S379N系统以其强大的数据处理能力、

果果程序设计·2024-02-09 15:42

AI与Python - 深度学习

神经网络是机器学习的一种模型。在20世纪80年代中期和90年代初期，在神经网络中进行了许多重要的建筑改进。在本章中，您将了解有关深度学习的更多信息，这是一种人工智能的方法。

weixin_42238387·2024-02-09 15:01

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。以下是一些常见的方法来选择K值：手肘法：该方法基于绘制聚类内误差平方和（SSE）与K值之间的关系图。随着K值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”，这个点就是最佳的K值。轮廓系数法：该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（三）（重命名与合并）

使用机器学习处理数据的第一步就得先理解它，咱们现在就帮助它们一起理解起来。

政安晨·2024-02-09 14:38

政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（五）（分组和排序）

提升您的洞察力水平，数据集越复杂，这一点就越重要。概述映射允许我们逐个值地转换DataFrame或Series中的数据，针对整个列进行操作。然而，通常我们希望对数据进行分组，然后对所在组进行特定操作。正如你将学到的，我们可以通过groupby()操作来实现这一点。我们还将涵盖一些额外的主题，例如更复杂的索引DataFrame的方式，以及如何对数据进行排序。群组分析咱们接着前几篇的文章继续处理数据，

政安晨·2024-02-09 14:07

初识kafka

目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。

tracy_668·2024-02-09 14:07

C++:map

Map是STL的一个关联容器，它提供一对一（其中第一个可以称为关键字，每个关键字只能在map中出现一次，第二个可能称为该关键字的值）的数据处理能力，由于这个特性，它完成有可能在我们处理一对一数据的时候，

是小宇吖~·2024-02-09 14:26

学习笔记——ENM模拟

学习笔记——ENM模拟文章目录前言一、文献一1.材料与方法1.1.大致概念1.2.生态模型的构建1.2.1.数据来源：1.2.2.数据处理：1.2.3.模型参数优化：1.3.适生情况预测1.3.1.预测模型构建

星石传说·2024-02-09 12:54

自然语言学习nlp 六

p=118DeltaTuning，尤其是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中，通常指的是对预训练模型进行微调的一种策略。

wangqiaowq·2024-02-09 12:46

DMA直接内存访问，STM32实现高速数据传输使用配置

1、DMA运用场景随着智能化、信息化的不断推进，嵌入式设备的数据处理量也呈现指数级增加，因此对于巨大的数据量处理的情况时，必须采取其它的方式去替CPU减负，以保证嵌入式设备性能。

牛马大师兄·2024-02-09 12:58

深入挖掘AI应用场景的存储架构

以下是一种可能的研究路径：理解AI应用需求数据类型与规模：AI应用通常涉及大量数据处理，包括结构化、非结构化和半结构化数据，且数据量呈现指数级增长，因此首先需了解不同AI场景下的数据特点和规模。

古猫先生·2024-02-09 11:20

基于新版PyCharm、Anaconda3、django3框架开发内容发布系统

原先我们团队使用的环境是Anaconda3-2019.07、pycharm-professional-2018.3.5、python3.7，并做了一些爬虫项目，后来由于人工智能机器学习的需要，于是升级版本

mys328·2024-02-09 11:39

Spark是什么？与MapReduce的对比

目前Spark集成了SQL查询，图处理，机器学习，流处理等，在计算引擎中生态比较健全，所以其适用范围比较广。

Tim在路上·2024-02-09 10:27

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法：构建最优模

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

机器学习（1）——Python数据处理与绘图

目录1numpy数组使用1.1numpy生成数组1.2numpy数组属性1.3数组的索引和切片1.4numpy数组运算1.5随机数1.6数组副本和视图1.7数组重塑1.8数组连接与拆分1.8.1数组连接1.8.2数组拆分2scipy包的使用2.1scipy包中的模块2.2常数模块的使用2.3特殊函数模块的使用2.4信号处理模块2.5空间结构模块2.6优化器2.6稀疏矩阵2.7图结构3pandas包

WHJ226·2024-02-09 09:30

程序员与永不熄灭的屏幕：洞察电脑不关机的背后故事

首先，程序员常常需要运行长时间的代码编译或数据处理任务。这些任务可能需要几个小时

一休哥助手·2024-02-09 09:26

Pandas文本数据处理大全：类型判断、空白字符处理、拆分与连接【第67篇—python：文本数据】

文章目录Pandas文本数据处理大全：类型判断、空白字符处理、拆分与连接1.判断文本数据类型2.去除空白字符3.文本数据拆分4.文本数据连接5.文本数据替换6.文本数据匹配与提取7.文本数据的大小写转换

一见已难忘的申公豹·2024-02-09 09:48

【机器学习】决策树

文章目录一.决策树算法简介二.决策树构建步骤三.特征说明3.1信息增益（InformationGain,IG）3.2基尼不纯度（GiniImpurity）四.剪枝策略五.决策树的评估六.代码实践例1：决策树分类例2：决策树回归补充：可视化例3：剪枝策略一.决策树算法简介决策树（DecisionTree）用于分类和回归任务。它通过构建树状模型来进行决策。决策树算法的基本思想是基于数据特征进行递归分裂

如果皮卡会coding·2024-02-09 09:18

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

结论每年，CVPR都会汇集来自计算机视觉和机器学习领域的一些最聪明的工程师、研究人员和学者。上个月感觉越来越接近计

jcfszxc·2024-02-09 09:10

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

甜美的江·2024-02-09 08:34

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南

在机器学习中，特别是在处理多类分类问题时，Softmax函数扮演着至关重要的角色。它可以将未归一化的数值转换成一个概率分布，使得每个类别都有一个对应的概率值，且所有类别的概率之和为1。

程序员Chino的日记·2024-02-09 08:33

Flink从入门到实践（二）：Flink DataStream API

文章目录系列文章索引三、DataStreamAPI1、官网2、获取执行环境（Environment）3、数据接入（Source）（1）总览（2）代码实例（1.18版本已过时的）（3）使用Source接口4、数据处理

秃了也弱了。·2024-02-09 08:48

政安晨：演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成

考虑计算机性能的因素，这次咱们在Colab上进行，Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook，还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章：政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具

政安晨·2024-02-09 08:13

Nature Machine Intelligence 使用机器学习驱动的可拉伸智能纺织手套捕捉复杂的手部动作和物体交互

研究背景对灵巧手运动的精确实时跟踪在人机交互、元宇宙、机器人和远程医疗等领域有着广泛的应用。当前的可穿戴设备中的大多数仅用于检测精度有限的特定手势，并且没有解决与设备的可靠性、准确性和可清洗相关的挑战。对传感器直接放置在用户的手上有严格的要求，并且不能解决传感器的电气和机械性能的变化，并且适合用户。创新点加拿大不列颠哥伦比亚大学PeymanServati和ArvinTashakori共同研发了一种

xwz小王子·2024-02-09 08:35

【观察】华为：打造多样性算力，开创计算新时代

毫无疑问，如今的世界正在以加速度进入到智能化时代，特别是各项业务的云化深入以及万物互联，数据处理能力的进一步提升，智能算法一次又一次的突破，以及未来5G在行业中更加密集的渗透，逐渐形成了“物理世界数字化

申耀的科技观察·2024-02-09 06:18

8.4分非肿瘤生信，免疫浸润+机器学习+动物模型验证。可谓是非肿瘤生信结合实验验证的范文，值得收藏！

影响因子：8.44研究背景：冠状动脉疾病(CAD)仍是全球主要死亡原因之一。动脉粥样硬化病变通常导致进行性冠脉狭窄、心肌缺血、坏死，最终累积急性心血管综合征(ACS)的风险。外周生物标记物是监测冠状动脉疾病(CAD)进展的越来越重要的非侵入性方法。近年来的证据表明，免疫紊乱在CAD病理过程的启动和发展中起着决定性作用。研究结果：一、外周血中差异mRNA表达的鉴别1、本研究中一共有199例CAD患者

生信小课堂·2024-02-09 06:48

使用 Kubernetes 部署 Flink 应用

By大数据技术与架构场景描述：Kubernetes是目前非常流行的容器编排系统，在其之上可以运行Web服务、大数据处理等各类应用。这些应用被打包在一个个非常轻量的容器中，我们通过声明的方

王知无(import_bigdata)·2024-02-09 06:38

Redis 单线程为什么速度这么快

4、优秀的底层数据结构，提升了数据处理速度，采用全局hash表，跳表、链表、压缩表等结构。推荐一个可以画图的小工具:ProcessOn

Raphael-laq·2024-02-09 06:57

机器学习--K-近邻算法常见的几种距离算法详解

文章目录距离度量1欧式距离(EuclideanDistance)2曼哈顿距离(ManhattanDistance)3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)6余弦距离(CosineDistance)7汉明距离(HammingDistance)【了解】8杰卡德

景天科技苑·2024-02-09 06:52

2018年度总结之人工智能学习

观看了部分人工智能的培训视频，主要是机器学习领域的十个常用算法相关的零基础入门培训视频，很有收获。

城市中迷途小书童·2024-02-09 06:35

机器学习-逻辑回归

LogisticRegreession逻辑回归：解决分类问题逻辑回归既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法通常作为分类算法用，只可以解决二分类问题Sigmoid函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmoid(t):return1./(1.+np.exp(-t))x=np.linspace(-10,10,500)plt.plot(x

小旺不正经·2024-02-09 06:19

DatistEQ之抽取文本内容

V2022Q2版数据处理过程中，时常会遇到从字符串中提取特定内容的场景，如从FTP的连接串中，抽取用户名。

了无_数据科学·2024-02-09 06:30

注意力的生意

微鲤看看，今日头条之类阅读，也是给现金奖励，这个用到的是机器学习。都是抢先用户的注意力，这方面我能不能有机会通过区块链技术，有所展开呢？阅读app要解决文章创作问题，或者是文章来源管理，要使用采集。

成长开发者·2024-02-09 06:19

2019-01-20

谷歌等推出基于机器学习的新型数据库SageDB从10秒到2秒！

baitu·2024-02-09 05:12

机器学习也可解释了？

机器学习在处理复杂问题时可以提供高效的解决方案，但由于其内部的黑盒特性，使其难以解释其决策过程。

亦旧sea·2024-02-09 05:44

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