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  在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過對大數(shù)據(jù)

  2024年02月09日

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  GPT-4科研實(shí)踐：數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)分析、編程、機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理、代碼優(yōu)化、科研方法論

  查看原文GPT4科研實(shí)踐技術(shù)與AI繪圖 GPT對于每個(gè)科研人員已經(jīng)成為不可或缺的輔助工具，不同的研究領(lǐng)域和項(xiàng)目具有不同的需求。 例如在科研編程、繪圖領(lǐng)域 ： 1、編程建議和示例代碼: ?無論你使用的編程語言是Python、R、MATLAB還是其他語言，都可以為你提供相關(guān)的代碼示例。

  2024年02月07日

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• 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（上）：數(shù)據(jù)分析 | 數(shù)據(jù)挖掘 | 十大算法之一

  ??????????歡迎來到我的博客?????????? ??作者： 秋無之地 ??簡介：CSDN爬蟲、后端、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)作者。目前從事python爬蟲、后端和大數(shù)據(jù)等相關(guān)工作，主要擅長領(lǐng)域有：爬蟲、后端、大數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等。 ??歡迎小伙伴們 點(diǎn)贊????、收藏

  2024年02月07日

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• 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

  目錄 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析 一．?dāng)?shù)據(jù)的本質(zhì) 二．什么是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析 三．?dāng)?shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別 案例及應(yīng)用 1. 基于分類模型的案例 2. 基于預(yù)測模型的案例 3. 基于關(guān)聯(lián)分析的案例 4. 基于聚類分析的案例 5. 基于異常值分析的案例 6. 基于協(xié)同過濾的案例 7. 基于

  2024年04月28日

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  【海量數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析】 之 K-NN 分類(K-NN、K-NN實(shí)例、準(zhǔn)確率評估方法、準(zhǔn)確率、召回率)

  目錄 【海量數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析】 之 K-NN 分類(K-NN、K-NN實(shí)例、準(zhǔn)確率評估方法、準(zhǔn)確率、召回率) 一、 K-NN 簡介 二、K-NN 分類 三、K-NN 分類實(shí)例 1、1-NN 分類 : 此時(shí) A 類別有 1 個(gè) , B 類別有 0 個(gè) , 紅色點(diǎn)被分為 A 類別 ; ?2、3-NN 分類 : 此時(shí) A 類別有? 1 個(gè) ,? B 類別有 2 個(gè) , 紅色點(diǎn)

  2024年02月12日

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  數(shù)據(jù)挖掘-實(shí)戰(zhàn)記錄（一）糖尿病python數(shù)據(jù)挖掘及其分析

  一、準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 1.查看數(shù)據(jù) 二、數(shù)據(jù)探索性分析 1.數(shù)據(jù)描述型分析 2.各特征值與結(jié)果的關(guān)系 a)研究各個(gè)特征值本身類別 b)研究懷孕次數(shù)特征值與結(jié)果的關(guān)系 c)其他特征值 3.研究各特征互相的關(guān)系 三、數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.去掉唯一屬性 2.處理缺失值 a)標(biāo)記缺失值 b)刪除缺失值行數(shù) ?c

  2024年02月11日

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• 數(shù)據(jù)分析技能點(diǎn)-數(shù)據(jù)挖掘及入門

  在數(shù)字化的世界里，數(shù)據(jù)像是一種新的貨幣。它不僅推動(dòng)了科技創(chuàng)新，還在塑造著我們的生活、工作和思維方式。但數(shù)據(jù)本身并不是目的，真正的價(jià)值在于如何從海量的數(shù)據(jù)中提煉有用的信息和知識。這正是數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮作用的地方。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完整的、噪聲的

  2024年02月07日

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  隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為許多行業(yè)中不可或缺的一部分。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，如何從大量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，成為了企業(yè)和個(gè)人追求的目標(biāo)。而Python作為一種強(qiáng)大的編程語言，提供了豐富的庫和工具，使得數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘變得更

  2024年02月11日

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  數(shù)據(jù)挖掘（6）聚類分析

  無指導(dǎo)的，數(shù)據(jù)集中類別未知 類的特征： 類不是事先給定的，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的 相似性、距離 劃分的 聚類的數(shù)目和結(jié)構(gòu)都沒有事先假定。 挖掘有價(jià)值的客戶: 找到客戶的黃金客戶 ATM的安裝位置 原則: 組內(nèi)數(shù)據(jù)有較高相似度、不同組數(shù)據(jù)不相似 相似性的度量(統(tǒng)計(jì)學(xué)角度): Q型

  2024年02月07日

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• 【數(shù)據(jù)挖掘與人工智能可視化分析】可視化分析：如何通過可視化技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和發(fā)現(xiàn)

  作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)和人工智能(Artificial Intelligence,AI)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)熱點(diǎn)話題。這兩者之間的結(jié)合也帶來了很多挑戰(zhàn)。作為數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、深度學(xué)習(xí)研究員等，掌握了數(shù)據(jù)的獲取、清洗、處理、建模、應(yīng)用這些技術(shù)的前提下，

  2024年02月07日

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