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Python人工智能,13天快速入门机器学习教程,含14大案例(NBA球员数据分析,北京租房数据,疾病数据预测等)
40h小时入门人工智能 带你了解人工智能的前世今生 带你掌握人工智能经典算法 可掌握核心能力 1 掌握机器学习中处理数据的方法 2 理解经典的机器学习算法原理 3 掌握机器学习中工作的具体流程 Python人工智能13天快速入门机器学习教程
决策树
算法
人工智能
数据挖掘
大数据
数据中台与数据仓库区别
1 数据源不同 先从数据来源上来说 数据中台的数据来源可以是结构化数据或者非结构化的数据 而传统数仓的数据来源主要是业务数据库 数据格式也是以结构化数据为主 2 数据的处理不同 数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据 而且让这些数据遵循相同的标准
数据仓库
数据挖掘
big data
数据分析方法论与前人经验总结【笔记干货】
文章目录 一 数据的力量 二 获取数据 三 指标的建立 四 数据化运营 一 数据的力量 1 数据的重要性 在产品最早期 不需要太多数据 凭借创始人的直觉 产品经理的直觉 做决策占很大的比例 但是到后来的话 数据化运营就越来越重要了 一个人在
数据分析之路
数据分析
大数据
数据挖掘
活动报名
活动议程 日期 5月5日 周五 时间 主题 14 30 14 35 开场简介 袁洋 清华大学交叉信息学院助理教授 青源会会员 14 35 15 20 环境不变最小二乘回归 方聪 北京大学智能学院助理教授 青源会会员 15 20 15 50
回归
数据挖掘
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算法
2023年1月手机热门品牌型号排行榜(手机行业趋势分析)
近期苹果降价引起人们的关注 并且优惠较大 iPhone 14 Pro系列在苹果官方授权渠道均降价 线下授权门店普遍降价700元左右 iPhone Pro与Pro Max作为苹果的旗舰产品 通常被认为是更为保值的机型 一般来说 不会在短期内大
大数据
数据分析
产品运营
数据挖掘
信息可视化
『sklearn学习』多种模型预测脸的下半部分的结果对比
预测脸的下半部分 import numpy as np import matplotlib pyplot as plt from sklearn datasets import fetch olivetti faces from sklea
sklearn
数据挖掘
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大数据
预测
基于遗传算法(GA)优化高斯过程回归(GA-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 restoredefaultpath 导入数据 P train xlsread data training s
回归
学习
数据挖掘
【数据挖掘】数据挖掘比赛项目-kaggle泰坦尼克号
数据挖掘实战项目 kaggle泰坦尼克号生还者预测 ing kaggle泰坦尼克号生还者预测 泰坦尼克号 从灾难中学习机器 kaggle网站连接 链接 https www kaggle com c titanic 一 实战项目描述 1 项目
数据科学
数据结构
kaggle
数据挖掘
机器学习
如何统计DataFrame中各列数据分类的各个不同数据出现的次数
可以使用 value counts 函数来统计每个不同数据在数据列中出现的次数 例如 假设有一个名为 df 的 DataFrame 其中包含一列名为 col 要统计 col 列中各个不同数据的出现次数 可以使用以下代码 counts df
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数据分析
开发语言
数据挖掘
安装用jieba,实现用TF-IDF算法进行关键词的提取
文本知识提取 目录 1 安装jieba 2 TF IDF算法 2 1算法的定义 2 2算法的应用 1 词性标注 2 去停用词 3 关键词提取 1 安装jieba Jieba分词官网 https github com fxsjy jieba
知识图谱
数据挖掘
DataFrame对象创建
文章目录 前言 一 创建DataFrame对象 二 使用步骤 前言 一 创建DataFrame对象 示例 将字典 年龄 23 22 21 岗位 客服 运营 公关 年购买量 10 15 8 转换成一个DataFrame对象 二 使用步骤 代码
python
数据挖掘
文本情感分析竞赛(首次提交排名第6)
之前花了半个小时做了个DataCastle上的基础竞赛题 然后提交结果后直接第六名 因此来分享一下 该文章之前记录在我的公众号上 原文链接 https mp weixin qq com s nIJ2begF2 5i WnT1PEM3w 数据
数据分析
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数据预处理与特征工程—10.图像切割与特征提取
文章目录 引言 一 图像切割 二 特征提取 1 各阶颜色矩的计算公式 三 python实现 水质图像数据 百度网盘链接提取码 1234 引言 本文以水质图像为例 进行图像切割与特征提取 一 图像切割 一般情况下 采集到的水样图片包含盛水容器
数据预处理与特征工程
图像切割
基于颜色矩提取图像特征
特征提取
数据挖掘
【Data Mining】【第五章作业】
文章目录 一 单选题 二 多选题 三 填空题 一 单选题 1 回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离 最小二乘准则是指 A B C D 正确答案 D 2 回归分析的步骤为 进行相关分析 建立预测模型 确定变量 确定预测值 计算预测误差
Data Mining
数据挖掘
对话数据宝董事长汤寒林:数据要素崛起的背后是产业链的爆发
数字经济再添新概念 数据要素的来到会对行业产生什么影响 数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨十里香 从小众的极客文化再到被众多企业所接纳 信息科技已经历70余年 现在 随着越来越多的企业开始拥抱数据产业之时 数据的有效利用成为企业间备受关注的话
大数据
数据结构
数据库
数据挖掘
文本挖掘(四万字总结篇:爬虫 - 文本预处理 - 高频词统计 - 聚类 - 情感分析)
1 爬虫 1 1 爬虫原理 这部分内容可以跳过 掌握与否对后面内容的阅读影响并不大 但有兴趣的话可以看看呐 实现一个爬虫 一般需要经过两个步骤 处理请求和解析源码 数据 处理请求方面 我们可以使用Python程序自动发送请求 然后根据返回的
文本挖掘
爬虫
数据挖掘
自然语言处理
Word2Vec
利用Python制作本地Excel的查询与生成的程序
前言 大家好 今天教大家利用Python制作本地Excel的查询与生成的程序 需求 制作一个程序 有一个简单的查询入口 实现Excel的查询与生成 实验步骤 1打开一个exe 弹出一个界面 2有一个查询 卡号 点击查询 3下方展示查询的结果
python
pandas
开发语言
数据分析
数据挖掘
3. 决策树原理及数学建模实战
决策树 文章目录 一 概念 二 ID3 2 1 概念 2 2 算法流程 2 3 信息熵 2 4 特点 三 C4 5 3 1 概念 3 2 信息增益率 3 3 处理连续值 3 4 过拟合问题 3 4 1 提出 3 4 2 剪枝 四 CART
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决策树
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算法
独家
作者 Damir Yalalov 翻译 陈超 校对 赵茹萱 本文约1100字 建议阅读5分钟 本文介绍了ChatGPT如何解决简单的机器学习任务并给出了鸢尾花分类和城市预测两个案例 一句话概括 ChatGPT可以帮助你完成简单的机器学习任务
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人工智能
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4-2 过滤器法
4 2 过滤器法 请参考 数据准备和特征工程 中的相关章节 调试如下代码 注意 本节内容因为要耗费比较大的内存 在线平台有可能无法支持 可以下载到本地执行 基础知识 from sklearn datasets import load iri
CH3数据准备和特征工程
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