聚类分析无监督学习数据挖掘

传统机器学习聚类算法——总集篇

传统机器学习中聚类算法主要分为以下几类：1.层次聚类算法层次聚类算法是一种无监督学习算法，按照样本or簇之间的相似性对数据进行递归式划分，将数据样本从独立的点逐步合并成类簇，最终生成一颗树形结构。
云从天上来·2023-10-05 09:35

【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论

统计学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。参考书是李航的《统计学习方法》，该书主要讨论监督学习。统计学习作为一个研究领域，主要包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用。
CSU_DEZ_THU·2023-10-05 07:26

数据挖掘（3）特征化

从数据分析角度，DM分为两类，描述式数据挖掘，预测式数据挖掘。描述式数据挖掘是以简介概要的方式描述数据，并提供数据的一般性质。预测式数据挖掘分析数据建立模型并试图预测新数据集的行为。
烟雨平生9527·2023-10-05 05:29

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.nan函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。
阿黎逸阳·2023-10-04 21:02

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.Inf函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。
阿黎逸阳·2023-10-04 21:02

监督学习，非监督学习，半监督学习三者的区别是什么，个举出一个最有代表性的算法？

监督（supervised）=标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。
小小尧·2023-10-04 19:06

计算机毕业设计 基Javaweb的校园订餐系统的设计与实现Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT狂编师·2023-10-04 17:23

手把手教你采集京东销售数据并做简单的数据分析和可视化

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤身着白衣，心有锦缎。前言大家好！
Python进阶者·2023-10-04 17:39

数据挖掘实验（二）数据预处理【等深分箱与等宽分箱】

一、分箱平滑的原理（1）分箱方法在分箱前，一定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。常见的有两种分箱方法：等深分箱和等宽分箱。等深分箱：按记录数进行分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱子的深度。等宽分箱：在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围设定为一个常量，称为箱子的宽度。（2）数据平滑将数据划分到不同的箱子之后，可以运用如下三种策略对每个箱子中的数据进行
烟雨平生9527·2023-10-04 14:28

树模型决策的可解释性与微调(Python)

本文示例沿用之前文章的数据：一文梳理金融风控建模全流程(Python)）一、树模型的解释性集成学习树模型因为其强大的非线性能力及解释性，在表格类数据挖掘等任务中应用频繁且表现优异。
算法进阶·2023-10-04 13:59

数据挖掘学习报告

1数据挖掘的流程有，数据预处理、建立模型、构建网络、训练模型和加载模型预测。上面的代码显示了一个很简单的数据挖掘流程，模型使用的是Keras，并建构了多层神经网络。
龙眠散人·2023-10-04 09:57

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器
TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习方式及分类、回归

机器学习有许多应用领域，包括模式识别、数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。目录1.什么是机器学习？2.监督学习2.1定义2.2核心步骤及优缺点2.3常见的监督学习
小哥谈·2023-10-04 07:26

计算机毕业设计 基于SSM的在线预约导游系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

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IT狂编师·2023-10-04 06:12

计算机毕业设计 基于SpringBoot的图书馆管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

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IT狂编师·2023-10-04 06:11

【Machine Learning】23.Anomaly Detection 异常检测

高斯分布2.3.1EstimatingparametersforaGaussianExercise12.3.2选择阈值Exercise22.4在大数据集上的实践3.课后题异常数据的检测，这实际上也是一种无监督学习
KiraFenvy·2023-10-04 03:09

数据挖掘实验（一）数据规范化【最小-最大规范化、零-均值规范化、小数定标规范化】

一、数据规范化的原理数据规范化处理是数据挖掘的一项基础工作。不同的属性变量往往具有不同的取值范围，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。
烟雨平生9527·2023-10-04 02:55

天壹科技：大数据营销 一站式服务

数据挖掘与分析与将隐藏于数据汪洋中瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力
天壹科技·2023-10-04 01:03

matlab统计所有股票分析,MATLAB金融算法分析实战：基于机器学习的股票量化分析...

对图书下载、阅读卡购买有疑问：立即进入帮助中心>>图书简介目录本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中
wangcg2001·2023-10-03 19:54

数据挖掘（2）数据预处理

一、数据预处理1.1概述数据预处理的重要性杂乱性：如命名规则。重复性：同一客观事再不完整性：噪声数据：数据中存在错误或异常的现象。数据预处理的常见方法数据清洗：去掉数据中的噪声，纠正不一致。数据集成：将多个数据源合成一致的数据存储数据变换（转换）：对数据的格式进行转换，如数据的归一化处理。数据归约（消减）：通过聚集、删除冗余属性、局类等方法，来实现数据的压缩。1.2数据清洗1.空缺值忽略该元组：其
烟雨平生9527·2023-10-03 18:53

Scrapy爬取B站小姐姐入门教程，结果万万没想到！

Scrapy常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。通常我们可以很简单的通过Scrapy框架实现一个爬虫，抓取指定网站的内容或图片。scrapy框架
途途途途·2023-10-03 17:12

我在北京这几年（全）

前言：本系列一共四篇文章，发布于Charlotte数据挖掘公众号，现在整理了一个合集，发到博客园上，大家随便看看～我在北京这几年（一）2015年4月6号我买了张硬座来北京面试实习，面试时提前约好的，来之前在智联海投
Charlotte77·2023-10-03 15:45

斯坦福数据挖掘教程·第三版》读书笔记（英文版）Chapter 10 Mining Social-Network Graphs

来源：《斯坦福数据挖掘教程·第三版》对应的公开英文书和PPT。
皓哥好运来·2023-10-03 13:42

CBA算法---基于关联规则进行分类的算法

更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm介绍CBA算法全称是ClassificationbaseofAssociation，就是基于关联规则进行分类的算法
Android路上的人·2023-10-03 12:37

最大信息系数(MIC)——大数据时代的相关性分析

数据挖掘这一学科的兴起也预示着在各行业即将展开一场数据革命。在大数据集中识别两个变量的相关关系越来越重要。数据的相关性又分为线性相关和非线性相关。
u013250861·2023-10-03 06:44

计算机毕业设计 基于SSM的宿舍管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

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IT狂编师·2023-10-03 05:30

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IT狂编师·2023-10-03 05:59

python中print的本质_python数据分析、挖掘常用工具，让你看到不一样的数据分析...

结构)集合(同数学概念上的集合)函数式编程(主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成)Python数据分析常用库：Python资源共享群：626017123Python数据挖掘相关扩展库
weixin_39721370·2023-10-03 04:34

自学Python:Scrapeasy库一行代码搞定整个网页

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。
小强聊成长·2023-10-03 02:38

【生物信息学】使用谱聚类（Spectral Clustering）算法进行聚类分析

生成测试数据2.绘制初始数据分布图3.循环尝试不同的参数组合并计算聚类效果4.输出最佳参数组合5.绘制最佳聚类结果图6.代码整合一、实验介绍本实验实现了使用谱聚类（SpectralClustering）算法进行聚类分析二
QomolangmaH·2023-10-02 16:10

《数据挖掘导论》学习 | 第九章 聚类分析：其他问题与算法

目录第九章聚类分析：其他问题与算法数据、簇和聚类算法的特性比较K均值和DBSCAN数据特性簇特性聚类算法的一般特性基于原型的聚类模糊聚类使用混合模型的聚类自组织映射基于密度的聚类基于网格的聚类子空间聚类基于图的聚类稀疏化最小生成树聚类
蕴玉山辉，怀珠川媚·2023-10-02 15:49

数据挖掘|基础|聚类分析

常见的聚类分析方法：k均值-常见、效率max聚类的应用：判别新用户的类型聚类是数据驱动所以数据很重要数据的特征的选取：身高体重城市成绩聚类过程中也有个反馈环除了，还需要考虑数据的标准化缩放的比例标准化也需要考虑聚类评估的问题
顿时不想学习·2023-10-02 15:19

EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《EM聚类（上）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对EM聚类（上）都有一个基本的认识。下面我讲一
秋无之地·2023-10-02 15:19

《R语言数据挖掘》读书笔记：六、高级聚类算法

第六章、高级聚类算法1.DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,DBSCAN）是最流行的基于密度的聚类算法之一。DBSCAN算法的主要特征：擅长处理
Nelson_hehe·2023-10-02 15:18

python数据分析与挖掘之 聚类算法

第五章数据建模(一)聚类分析1、主要方法2、距离分析度量样本之间的相似性，采用距离算法：文档相似性度量3、K-means分类#-*-coding:utf-8-*-#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据
bduwps8393·2023-10-02 15:18

EM聚类（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《K-Means（下）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对K-Means（下）都有一个基本的认识
秋无之地·2023-10-02 15:47

Python3数据科学包系列(三):数据分析实战

多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案Python3数据科学包系列(一):数据分析实战Python3数据科学包系列(二):数据分析实战一:数据分析与挖掘认知升维我们知道在数据分析与数据挖掘中
蜗牛杨哥·2023-10-02 13:48

K-Means（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《KNN（下）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对KNN（下）都有一个基本的认识。下面我讲一下，
秋无之地·2023-10-02 10:35

K-Means（下）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《K-Means（上）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对K-Means（上）都有一个基本的认识
秋无之地·2023-10-02 10:35

清醒认识数据第一步，把关数据质量

那数据其实更需要这点，我们需要透过数据挖掘本质，如果数据是不具备完整人格的，缺失完整性
宋懵懵的数据生活·2023-10-02 10:27

单细胞转录组数据分析课件||2. Quality control of scRNA-seq data

数据质控应当引起我们的注意，数据的清洁程度决定了数据挖掘的上限。数据质控的几个方向：低质量细胞、多细胞捕获、有效基因识别，细胞碎片，批次效应等。其实就是两个方面：细胞与基因。
周运来就是我·2023-10-02 09:23

软件设计师_数据库系统_学习笔记

文章目录3.1数据库模式3.1.1三级模式两级映射3.1.2数据库设计过程3.2ER模型3.3关系代数与元组演算3.4规范化理论3.5并发控制3.6数据库完整性约束3.7分布式数据库3.8数据仓库与数据挖掘
至zzz·2023-10-02 04:46

KDD 2019论文解读：多分类下的模型可解释性

715920简介：日前，由阿里巴巴研究型实习生张雪舟、蚂蚁金服高级算法专家娄寅撰写的论文《AxiomaticInterpretabilityforMulticlassAdditiveModels》入选全球数据挖掘顶级会议
婉妃·2023-10-02 03:40

大数据毕设 - 大数据二手房数据分析与可视化（python 爬虫）

文章目录1前言1课题背景2实现效果2.1二手房基本信息可视化分析2.2二手房房屋属性可视化分析3数据采集3.1链家网网站结构分析3.2网络爬虫程序关键问题说明4数据清洗4.1原始数据主要需要清洗的部分5数据聚类分析
caxiou·2023-10-01 21:07

十问大数据到底为何物?

在互联网时代，大数据炙手可热，许多人言必称大数据，但能够真正说清大数据为何物的人并不多，如何借助大数据挖掘出巨大的商业价值。究竟如何定义大数据?大数据有哪些特征?
丨程序之道丨·2023-10-01 15:26

吴恩达机器学习——无监督学习

1.k-means的步骤：先随机选择K个簇中心，1）划分样本：每个样本分配到距离最近的簇。2）更新簇中心位置：计算分配之后每个簇的中心位置，更新簇中心位置。迭代上述过程，直到簇中心位置不变。2.代价函数迭代完成后，每个样本距离所属簇中心的距离的均方和。稍微说明了下，上述迭代过程就是最小化代价函数的过程（分别从样本相对于簇中心的距离，和簇的位置，两个维度的最小化）3.随机初始化建议的做法，随机选择K
睡不好觉的梨·2023-10-01 15:44

pandas_datareader读取yahoo金融数据超时问题timeout解决方案

在《Python金融数据挖掘》一书中，学习到网络数据源这一章节，利用书中的方法安装了pandas_datareader包，但在获取雅虎数据（get_data_yahoo）时会出现以下问题：经过仔细分析和尝试
生命密码·2023-10-01 14:38

4.3.3 连续属性离散化

一些数据挖掘算法，要求数据是分类属性形式的。所以常常需要将连续属性变换成分类属性，即连续属性离散化。
WeDataScience·2023-10-01 06:43

机器学习——k-均值算法（聚类）

聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法k-均值算法是一种无监督学习
Tao_RY·2023-10-01 00:33

python 大数据入门教程

Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔
RedPintings·2023-09-30 23:55
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