R语言数据挖掘

赠书 | 李航老师的蓝皮书

研究方向包括信息检索，自然语言处理，统计机器学习，及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
茗创科技·2024-08-25 10:04

数据仓库系列总结

数据仓库中的数据一般不再进行更新或删除操作，而是存储历史数据，以便进行历史趋势分析或进行数据挖掘。数据仓库的设计和实施需要考虑数据的安全性、完整性和准确性，以及如何
大数据00·2024-08-25 10:17

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习
ey_snail·2024-08-25 06:24

R 语言学习教程，从入门到精通，R MySQL 连接使用（21）

R语言读写MySQL文件需要安装扩展包，我们可以在R到控制台输入以下命令来安装：install.packages("RMySQL",repos="https://mirrors.ustc.
知识分享小能手·2024-08-25 05:19

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

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

关于移动互联数据挖掘在智慧旅游方面的应用

I、基于移动互联网是随时随地可以操作的，可以掌握的客观数据类型包括常规互联网很难掌握的位置（GPS）、图片(Camera)、有效操作周期(Activity)等，移动互联网的数据挖掘研究方向的具体课题方向包括
VLIAN_·2024-08-24 00:21

python库——sklearn的关键组件和参数设置

sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
零 度°·2024-08-23 21:26

科研绘图系列：R语言多分组箱线图（grouped boxplot）

介绍分组箱线图（GroupedBoxplot）是一种用于展示不同组别数据分布情况的统计图表。它将箱线图（Boxplot）按照不同的类别或组别进行分组，使得可以同时比较多个组别的数据特征。箱线图本身是一种标准化的显示数据分布的方法，它能够展示数据的中位数、四分位数以及异常值。箱线图的主要元素包括：中位数线：箱线图中的中位数值，表示数据的中心位置。上四分位数箱线：从上四分位数到中位数的区域。下四分位数
生信学习者2·2024-08-23 09:45

R语言使用caret包构建xgboost模型（xgbLinear算法）构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程

R语言使用caret包构建xgboost模型（xgbLinear算法）构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程目录R语言使用caret包构建xgboost
statistics.insight·2024-08-22 14:50

【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

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结
weixin_贾·2024-08-22 05:23

【吐血整理】Python爬虫实战！从入门到放弃，手把手教你数据抓取秘籍

重要性：网络爬虫在信息获取、数据挖掘、搜索引擎构建
eclipsercp·2024-08-22 03:15

数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法

基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前，通常需要先将数据标准化（Standardization），利用标准化后的数据进行数据分析，以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的，处理后的数据均值为0，方差为1，符合标准正态分布
皖山文武·2024-03-29 11:15

让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合

通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
张驰课堂·2024-03-26 09:25

R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包（构建microeco对象。

R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。
还是要前进啊·2024-03-18 20:30

机器学习简介

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与R语言
Dayueban·2024-03-18 12:00

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理：可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。
嘣嘣嚓·2024-03-17 10:16

数据挖掘中的【数据预处理】

学习参考链接：[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解：1、数据挖掘中的预处理改善数据质量，有利于后期分析数据去重数据异常
ZFour_X·2024-03-17 09:15

科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势

在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配
lzyever·2024-03-15 20:54

R语言安装包tidyverse时，报Error: package or namespace load failed for ‘tidyverse’ 错误

R语言再安装tidyverse包时，宝如下的错误：>library(tidyverse)#操作Error:packageornamespaceloadfailedfor‘tidyverse’inlibrary.dynam
石榴花专场·2024-03-13 06:26

R语言及其开发环境简介

R语言及其开发环境简介R语言历史R语言来自S语言，是S语言的一个变种。S语言由贝尔实验室研究开发，著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。
luohaha66·2024-03-11 02:56

R语言统计学书记推荐

https://learningstatisticswithr.com/lsr-0.6.pdf图片发自App
热衷组培的二货潜·2024-03-10 21:59

跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2绘制带有条纹的分组柱形图

论文Pan-Africangenomedemonstrateshowpopulation-specificgenomegraphsimprovehigh-throughputsequencingdataanalysishttps://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3本地pdfs41467-022-31724-3.pdf论文中公布了大部分图的数据，
小明的数据分析笔记本·2024-03-10 17:29

python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现

导读结构方程模型（StructuralEquationModeling，SEM）是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法，也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合，可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系，替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
weixin_39650139·2024-03-10 05:00

多轨迹建模方法的介绍与实操-基于R语言

本文介绍了多轨迹建模方法（Group-BasedMultivariateTrajectoryModeling），这是一种扩展了单指标组基轨迹建模的技术，用于分析多个疾病生物标志物或临床重要因素的联合轨迹，以更好地理解和追踪疾病进程、行为或健康状态的变化。多轨迹建模利用有限混合模型，识别出遵循相似多指标轨迹的个体群体。这种方法克服了传统统计分析在处理多变量纵向数据时的局限性，允许同时分析多个相关指标
做自己的探路者·2024-03-09 11:08

R语言简介，R语言开发环境搭建步骤，R基础语法以及注释详解

R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言，由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。
黑夜照亮前行的路·2024-03-08 20:47

【数据仓库作业】第1章 绪论

七、简述数据挖掘的主要任务。八、简述数据挖掘的主要步骤。九、下列活动是否属于数据挖掘任务，并简述其理由。十、简述数据仓库与数据挖掘的区别。一、给出下列英文短语或缩写的中文名称，并简述其含义。
Francek Chen·2024-03-06 06:28

数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...

纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型：＿、＿和＿。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个：纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现？纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合，因为双面胶也可以
weixin_39962285·2024-03-06 02:24

Rstudio-深度学习执行代码

R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。
俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31996原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告，包括一些图形和统计输出。GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM
·2024-03-01 04:32

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
·2024-02-28 03:55

R语言编程-Tidyverse 书籍-第二章（1）

本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维，应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力：数据连接、数据重塑（长宽变换/拆分合并列）、筛选行、排序行、选择列、修改列、分组汇总接受数据分解的操作思维1管道操作magrittr包引入了管道操作，能够通过管道将数据从一个函数传给另一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。例如x%>%f()%>%g
Hello育种·2024-02-26 00:04

学习笔记(20):R语言入门基础-基本函数

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24913/285693?utm_source=blogtoedu基本函数求和函数sum()a=c(1,2,3,4)sum(a)对应结果：[1]10求最大值max()a=c(1,2,3,4)max(a)对应结果：[1]4求最小值min()a=c(1,2,3,4)min(a)对应结果：[1]1求均值mean()a=c(1,2
闲鱼粗面·2024-02-25 12:53

R语言【raster】——rasterize()：栅格化点、线、面

Packagerasterversion3.6-27Description将与“对象”类型空间数据(点、线、多边形)相关的值转移到栅格单元。对于多边形，如果多边形覆盖栅格单元的中心，则传输值。对于行，将值传输到与行接触的所有单元格。您可以通过先将多边形光栅化为直线，然后再光栅化为多边形来组合此行为。如果x代表点，每个点被分配到一个网格单元。落在单元格之间边界上的点被放置在右边的单元格和/或下面的单
ALittleHigh·2024-02-25 02:41

21、什么是数据挖掘和KDD（知识发现）

我认为研究数据挖掘是有用的，因为它是一个从数据中发现的过程。在这篇文章中，您将从教科书和论文中探索“数据挖掘”的权威定义。由于数据挖掘是一个过程，因此定义将包括对过程的许多解释。
攻城狮笔记·2024-02-23 18:58

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
生物信息与育种·2024-02-20 23:04

为什么要使用纯净住宅代理？

随着互联网的快速发展，代理服务器已经成为许多在线活动的关键组成部分，从数据挖掘到网络安全。然而，随着技术的不断发展，住宅IP代理正崭露头角，因其在保障隐私、提升性能和应对封锁方面的卓越优势而备受瞩目。
Snow跨境日记·2024-02-20 22:56

学习小组Day 4笔记--安心

iris$Sepal.Length~iris$Species,col=c("lightblue","lightyellow","lightpink"))1603709961(1).pngiris是一个R语言自带的
安心_abb1·2024-02-20 21:20

Google Earth Engine（GEE）——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率

正式开始数据介绍：GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。
此星光明·2024-02-20 18:43

基于人工智能的期权量化交易

基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。
阿岛格·2024-02-20 17:23

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

【R语言】批量读取某路径下文件内容

使用for循环把下载地TCGA数据读入R语言并转换成数据框使用三个for循环来完成，这是第一个for循环。
巩翔宇Ibrahimovic·2024-02-20 12:39

【机器学习笔记】13 降维

维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
RIKI_1·2024-02-20 11:13

R语言与数据分析-01-数据类型与数据输入-01-基础

一.R语言的数据类型原文链接:r语言与数据分析实战11.1知识描述搞清楚我们面对的数据类型是什么，并能实现数据类型之间的转换1.2相关知识需要认真学习以下函数：mode():用来查看数值类型的函数；as.numeric
落空空。·2024-02-20 10:28
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