引言 在机器学习领域,数据变换是一种常见且重要的预处理步骤。通过对原始数据进行变换,我们可以提取出更有意义的特征,提高模型的性能。在众多数据变换方法中,小波变换是一种非常有效的方法,尤其适用于处理非平稳信号和时频分析。本文...
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人工智能 python 数据挖掘 【机器学习-17】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍
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实验 【Python】数据挖掘与机器学习(一)
【Python】数据挖掘与机器学习(一 大家好 我是寸铁 总结了一篇【Python】数据挖掘与机器学习(一 sparkles: 喜欢的小伙伴可以点点关注 【实验1】预测鲍鱼年龄问题描述请从一份数据中预测鲍鱼的年龄,数据集...
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人工智能 深度学习 机器学习 大数据 KDD python 数据挖掘及其近年来研究热点介绍
个人主页: https://zhangxiaoshu.blog.csdn.net 欢迎大家:关注+点赞+评论+收藏⭐️,如有错误敬请指正! 未来很长,值得我们全力奔赴更美好的生活!前言数据挖掘技术通过从数据中提取...
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数据挖掘 深度学习 机器学习 python 模型评估指标总结(预测指标、分类指标、回归指标)
文章目录一、预测问题评价指标均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)平均绝对误差(MAE)平均绝对百分比误差(MAPE)对称平均绝对百分比误差(SMAPE)均方对数误差(MSLE)中位绝对误差(MedAE)以上7种预测评价指...
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数据挖掘 人工智能 机器学习 算法 支持向量回归与其他回归方法的比较:优缺点及实际应用
1.背景介绍回归分析是机器学习中最基本且最常用的方法之一,它主要用于预测数值型变量。在现实生活中,回归分析广泛应用于预测房价、股票价格、气候变化等等。在机器学习领域,回归分析被广泛用于预测客户购买行为、用户点击率、电子商务销...
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人工智能 数据挖掘 python 【机器学习-16】深入剖析贝叶斯算法原理及其广泛应用
一、引言 在机器学习的广阔领域中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式占据了重要的地位。它不仅为分类问题提供了有效的解决方案,还在自然语言处理、信息检索、垃圾邮件过滤等诸多领域发挥着不可替代的作用。 贝叶斯算法的基本思想源于...
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数据挖掘 机器学习 聚类与分类的融合:实现高效的知识图谱构建
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph, KG 是一种表示实体、关系和实例的数据结构,它能够为人类提供一种更自然、更直观的方式来查询和浏览信息。知识图谱的构建是一个复杂且挑战性的任务,涉及到大量的数据处理、信息...
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数据挖掘 机器学习 使用pyannote-audio实现声纹分割聚类
使用pyannote-audio实现声纹分割聚类# GitHub地址1 简单介绍pyannote.audio是用Python编写的用于声纹分割聚类的开源工具包。在PyTorch机器学习基础上,不仅可以借助性能优越的预训练模型...
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数据挖掘 数据仓库 数据库 数据清洗考试
1.数据采集 数据采集的ETL 工具负责将分布的、异构数据源中的不同种类和结构的数据如文本数据、关系数据以及图片、视频等非结构化数据等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、分类、集成,最后加载到对应的数据存储系统如数据仓库中,成...
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数据挖掘 人工智能 应用回归分析:非参数回归
非参数回归是一种统计方法,它在建模和分析数据时不假设固定的模型形式。与传统的参数回归模型不同,如线性回归和多项式回归,非参数回归不需要预先定义模型的结构(例如,模型是否为线性或多项式)。这使得非参数回归在处理复杂数据关系方面...
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数据挖掘 人工智能 InsectMamba:基于状态空间模型的害虫分类
InsectMamba:基于状态空间模型的害虫分类摘要IntroductionRelated WorkImage ClassificationInsect Pest Classification摘要害虫分类是农业技术中的关键...
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数据挖掘 人工智能 python 机器学习 应用回归分析:弹性网络回归
弹性网络回归:原理、优势与应用弹性网络回归(Elastic Net Regression)是一种广泛使用的线性回归方法,它结合了岭回归(Ridge Regression)和套索回归(Lasso Regression)的特点。...
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数据挖掘 回归与聚类——性能评估(二)
1分析回归当中的数据大小不一致,是否会导致结果影响较大。所以需要做标准化处理。数据分割与标准化处理回归预测线性回归的算法效果评估2回归性能评估均方误差(Mean Squared Error MSE 评价机制:注:y^i为预测...
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r语言 机器学习 数据挖掘 python 多元时间序列滚动预测:ARIMA、回归、ARIMAX模型分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22849当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时,预测者通常将可用的样本分成两部分:内样本(又称 "训练集")和保留样本(或外样本,或 "测试集")。然后,在样本中估计模型...
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r语言 数据挖掘 单细胞测序数据分析-seurat使用(自学整理版)
一、数据准备10X单细胞转录组理论上有3个文件才能被读入R进行seurat分析,分别是barcodes.tsv 、 genes.tsv和matrix.mtx,文件barcodes.tsv 和 genes.tsv,就是表达矩阵...
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生物学 人工智能 生物信息学 经验分享 数据挖掘 易基因:PIWI/piRNA在人癌症中的表观遗传调控机制(DNA甲基化+m6A+组蛋白修饰)|综述
大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。2023年03月07日,南华大学衡阳医学院李二毛团队在《Molecular Cancer》杂志发表了题为“The epigenetic regulatory me...
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人工智能 数据挖掘 聚类分类集成的金融神奇:如何应用集成方法提高投资回报
1.背景介绍在金融领域,投资决策是一项非常重要的任务。投资分析师需要对大量的金融数据进行分析,以便找到那些具有潜力的投资机会。然而,这种分析工作往往非常困难,因为金融数据通常是高维的、不规则的,并且可能包含许多噪声和缺失值。...
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学习笔记Day9&10:GEO数据挖掘-基因表达芯片代码
GEO-基因表达芯片分析(接上文不要在同一个文件夹中处理两套数据实验分组(Group)和探针注释(ids)分组##生成Group的三种方法#1.有现成可以分组的列Group = pd$group #group是分组列#2...
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数据挖掘 基于法向约束聚类的车载点云建筑物和地面分类
在车载点云处理中,对于建筑物和地面的分类是一个关键任务。本文将介绍一种基于绝对法向约束聚类的方法,用于对车载点云进行建筑物和地面的分类。同时,将提供相应的源代码以供参考。数据预处理 首先,从车载激光雷达获取的原始点云数据中,...
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数据挖掘 基于天鹰算法的极限学习机(ELM)分类算法
基于天鹰算法的极限学习机(ELM 分类算法文章目录基于天鹰算法的极限学习机(ELM 分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于天鹰算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要:本...
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python 数据挖掘 大数据分析案例-基于KNN算法对茅台股票进行预测
🤵♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+目录1.项目背景2.项目简介...
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数据挖掘在人工智能行业的应用:实现更强大的AI系统
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI 是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。人工智能系统可以被设计成能够理解人类语言、识别图像、自主决策、学习等。数据挖掘(Data Mining 是...
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数据挖掘 人工智能 经验分享 python 图像处理 自然语言处理 2024泰迪杯B题——基于多模态特征融合的图像文本检索的基本思路、完整代码、模型以及结果(已更新全部数据!)。
一、问题背景随着近年来智能终端设备和多媒体社交网络平台的飞速发展,多媒体数据呈现海量增长 的趋势,使当今主流的社交网络平台充斥着海量的文本、图像等多模态媒体数据,也使得人 们对不同模态数据之间互相检索的需求不断增加。有效的信...
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人工智能 基于数据挖掘的微博事件分析与可视化大屏分析系统
设计原理,是指一个系统的设计由来,其将需求合理拆解成功能,抽象的描述系统的模块,以模块下的功能。功能模块化后,变成可组合、可拆解的单元,在设计时,会将所有信息分解存储在各个表中,界面不会显示所有定义的字段。在设计时,会有几大...
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python 数据挖掘 深度学习 DNN二手车价格预测完整代码
前言最近在学习深度学习,就用DNN试着跑了个天池赛二手车价格预测,特征还是用之前集成模型跑的特征,通过不断调试模型的学习率、隐藏层数量、神经元数量、优化器、激活函数、迭代次数、batchsize,KFold,最终达到与之前集...
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数据挖掘 【BP】感知器向量图中绘制其要分类的矢量图、绘制感知器的输入矢量的目标向量(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录 ⛳️赠与读者1 概述2 运行结果3 参考文献4 M...
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java 数据挖掘 玩转大数据21:基于FP-Growth算法的关联规则挖掘及实现
1.引言关联规则挖掘是大数据领域中重要的数据分析任务之一,其可以帮助我们发现数据集中项目之间的关联关系。关联规则挖掘是指在交易数据或者其他数据集中,发现一些常见的关联项,如购物篮中经常一起出现的商品组合。关联规则挖掘的应用非...
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数据挖掘 机器学习 人工智能 算法 聚类与文本挖掘: 如何进行主题分析
1.背景介绍在当今的大数据时代,数据是成长于数字化社会的血液,数据挖掘是提取数据中隐藏的价值和知识的过程。文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支,它涉及到自然语言处理、文本分类、情感分析等领域。主题分析是文本挖掘的一个关键技术,它...
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人工智能 数据分析 数据挖掘 R语言置信区间计算(confidence interval)、计算均值差对应的置信区间、为均值差构建95%执行区间、使用glue包把最终结果以标准格式输出
R语言置信区间计算(confidence interval)、计算均值差对应的置信区间、为均值差构建95%执行区间、使用glue包把最终结果以标准格式输出目录...
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人工智能 数据挖掘的模型选择:比较和评估
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的隐藏信息和知识的过程。数据挖掘模型选择是数据挖掘过程中的一个关键环节,它涉及到选择最适合数据集和问题的算法。在实际应用中,数据挖掘模型选择是一个复杂且具有挑战性的问题,因为不同...
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开发语言 数据挖掘 终于见识到 Python 的天花板。。
Python 有很多衍生方向,比如 web 开发、网络爬虫、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等等,就业范围是很广的,Python 相较于别的编程语言对小白入门还是很友好的,Python 入门推荐这份学习资料:PYTHO...
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python 数据挖掘 安装最新版jupyter和anaconda的一个大坑
最近做数据挖掘课的助教 需要让同学们使用jupyter今天一个同学来找我 说自己按照安装教程安装了 但是怎么也不行在我重装以及尝试了各种方法之后 终于!!成功了!!具体表现就是:通过命令行打开jupyter后,kernel连...
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机器学习 决策树 人工智能 矩阵内积在数据挖掘中的应用
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。矩阵内积是线性代数中的一个基本概念,它用于计算两个向量之间的乘积。在数据挖掘中,矩阵内积被广泛应用于各种算法和技术,如协同过滤、主成分分析、朴素贝叶斯等。本文...
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人工智能 大数据 数据挖掘工具Weka之数据格式xls转化为ARFF格式
首先打开需要转化的文件,我这边是xls格式然后另存为csv格式然后在weka中将csv格式转化为arff格式的方法有三种,可以供大家自由选择。方法一:进入“Exploer”模块open file 找到我们刚才保存的csv文件...
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数据挖掘 python 可视化 基于校园卡消费数据的数据分析与处理
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87392574任务 1 数据导入与预处理任务 1.1 探查数据质量并进行缺失值和异常值处理数据结构总览查看数据集项数...
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数据挖掘 支持度 置信度 数据仓库作业五:第8章 关联规则挖掘
目录第8章 关联规则挖掘作业题第8章 关联规则挖掘作业题1、设4-项集X={a,b,c,d},试求出由X 导出的所有关联规则。解:首先生成项集的所有非空真子集。这包括:对于每个非真空子集,生成相应的关联规则。一般地,对于子集...
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数据挖掘 Python解决ValueError: array must not contain infs or NaNs
ValueError: array must not contain infs or NaNs 表明数据中存在nan或者inf值如果返回True,则证明存在nan或者inf值。 解决办法:## 首先将inf值都替换为nan#...
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数据挖掘 数据分析学习记录(三)--主成分分析及在origin中的实现
数据分析学习记录(三)–主成分分析及在origin中的实现注:本文仅作为自己的学习记录以备以后复习查阅一 概念主成分分析是一种数据分析的方法,尤其应用在光谱降维领域,降维是一种对高纬度特征数据的处理方法,对于存在相当大信息量...
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大数据 信息可视化 数据分析 数据挖掘 python Hadoop与Hive环境深度解析
在大数据的时代背景下,数据的处理和分析变得尤为重要。Hadoop和Hive作为大数据处理的两大核心工具,它们为我们提供了高效、可扩展的数据处理和分析能力。本文将详细介绍Hadoop和Hive的基本概念、架构、功能以及它们在实...
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数据库 数据挖掘 数据仓库作业三:第5章 联机分析处理技术
目录第5章 联机分析处理技术作业题第5章 联机分析处理技术作业题1、在 OLAP 的5个特征 FASMI 中,哪两个是 OLAP 的关键特性? OLAP 的5个特征 FASMI 包括快速性、分析性、共享性、多维性和信息性。...
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低代码 数据挖掘 大数据 如何做好建设工程项目管理?
在建设项目建设项目建设应用领域,建设项目建设基层单位(物业公司方)的管理起著该建设项目资金管理的主导作用 ,是两个方向,两扇指街灯。因为两个建设项目建设项目的总投资额、总装机以及该建设项目的采用功能都是由建设项目建设基层单位...
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php 数据挖掘 开发语言 区块链与电力数据分析:实现智能能源管理的关键技术
1.背景介绍电力数据分析在智能能源管理中起着至关重要的作用。随着电力网络规模的扩大和电力系统的复杂性增加,电力数据分析成为了一种必要的工具,以帮助管理和优化电力系统。然而,传统的电力数据分析方法存在一些局限性,如数据不完整、...
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Python金融数据挖掘 第11章 复习思考题3 某年各省级行政区环境污染状况的统计数据(已经过标准化处理),现采用K均值聚类方法,编写Python程序将省级行政区分成4类。
1、题目某年各省级行政区环境污染状况的统计数据(已经过标准化处理 ,包括生活污水排放量(x ,生活二氧化硫排放量(x2 ,生活烟尘排放量(x3 ,工业固体废物排放量(x4 ,工业废气排放总量(x5 ,工业废水排放量(x6 ,...
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柚子快报邀请码778899分享:学习 分类算法(数据挖掘)
目录1. 逻辑回归(Logistic Regression)2. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)3. 决策树(Decision Tree)4. 随机森林(Random Forest)5....
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数据挖掘 人工智能 机器学习 分类算法在医疗健康领域的应用与前景
1.背景介绍随着数据的大量生成和存储,医疗健康领域越来越依赖数据驱动的决策。分类算法在医疗健康领域具有广泛的应用,例如病例诊断、疾病预测、药物毒性评估等。本文将从以下几个方面进行探讨:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体...
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人工智能 数据仓库与数据挖掘(第三版)陈文伟思维导图1-5章作业
第一章 概述8.基于数据仓库的决策支持系统与传统决策支持系统有哪些区别?决策支持系统经历了4个阶段。 1.基本决策支持系统是在运筹学单模型辅助决策的基础上发展起来的,以模型库系统为核心,以多模型和数据库的组合形成方案辅助决...
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数据挖掘 决策树 人工智能 机器学习 python 分类算法系列⑥:随机森林
目录集成学习方法之随机森林1、集成学习方法2、随机森林3、随机森林原理为什么采用BootStrap抽样为什么要有放回地抽样5、代码代码解释结果6、随机森林总结作者介绍:双非本科大三网络工程专业在读,阿里云专家博主,专注于J...
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数据挖掘 数据分析之Python 对Dataframe 单条件筛选、多条件筛选、过滤数据
一、筛选方法和函数简介 1.简单的筛选方法:1.1单一的筛选:条件范围可以是数值或字符串 df[df[“column_name”] == value] 多字段的筛选(又称为复合条件的筛选): 多个不同的特征列,并且条件可以对...
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数据挖掘 区块链与医疗数据分析:改变人类健康的未来
1.背景介绍医疗数据分析是一项具有重要意义的技术,它可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案,并提高医疗资源的利用效率。然而,医疗数据通常是分散存储在各个医疗机构和医生手中的,这导致数据不完整、不连贯,难以实现大规模的分析和...
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数据挖掘 北京二手房信息数据分析及可视化笔趣看小说斗鱼直播房间直播动态数据采集王者荣耀小助手爬虫数据采集程序源代码
目录第1章 概述. 31.1背景. 31.2项目简介. 4第2章 需求分析. 42.1 客户需求分析. 42.2 可行性分析. 42.2 性能需求分析. 5第3章 项目详细设计与实现. 53.1 总体设计. 53.2 爬虫具...