原文链接：http://tecdat.cn/?p=22643 原文出处：拓端数据部落公众号 就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。从国际市场角度来看，香水市场是一个438.9亿美元的产业，每年至少有300种新产品推出。 要点提示 在法国，香水就像衣食住
说起大数据，很多人都能聊上一会，但要是问大数据核心技术有哪些，估计很多人就说不上一二来了。 从机器学习到数据可视化，大数据发展至今已经拥有了一套相当成熟的技术树，不同的技术层面有着不同的技术架构，而且每年还会涌现出新的技术名词。面对如此庞杂的技术架构，很多第一次接触大数据
来源：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333 一 AdaBoost算法过程 给定训练数据集：，其中用于表示训练样本的类别标签，i=1,...,N。Adaboost的目的就是从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类器。 相关符号定义：
来源：https://blog.csdn.net/huahuaxiaoshao/article/details/86183738 1.CART简介 分类与回归树（classification and regression tree，CART）模型由Breiman等人在1984年提出，是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择而、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归
爬虫：rs 1.requests：链接访问 2.scrapy：系统构建、数据挖掘、网络监控、自动化 数据分析方向 nsp 1.numpy ：数组 、科学计算、c语言编写 2.scipy：科学、数学、工程计算函数 3.pandas：高效处理大数据 文本处理方向： 1.pdfminer：pdf 2.openxml：excel 3.python-doc：word 4.beautifulsoup4（HTML
P147 4.2 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点（用 (x,y) 代表位置）聚类为三个簇：A1 (2,10)，A2(2,5)，A3(8,4)，B1(5,8)，B2(7,5)，B3(6,4)，C1(1,2)，C2(4,9)。距离函数是 Euclidean 函数。假设初始我们选择 A1、B1 和 C1 为每个簇的中心，用 k-means 算法来给出。 (1) 在第一次循环执行后的三个
目录 文章目录 1、基本术语和概念 2、最优化模型 2.1 最优化模型的概述 2.2凸优化 2.3损失函数 2.4最优化模型的分类（按约束条件） 3、模型评估与选择 4、正则化 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 1、基本术语和概念 (2条消息) 模型评估与优化1--基本
1、数据挖掘定义 把数据库中大量数据背后隐藏的重要信息抽取出来，然后为公司创造很多潜在的利润，针对这种海量数据库中挖掘数据信息的技术称为数据挖掘（DM）。 2、数据挖掘的分类 按照数据库种类：关系型数据库的数据挖掘、数据仓库的数据挖掘、面向对象数据库的挖掘、空间数据库的挖掘
1、数据仓库介绍 数据仓库（DW）：可以满足管理人员的决策分析需要，在数据库基础上产生了满足决策分析需要的数据环境。 传统数据库和数据仓库比较比较内容 传统数据库 数据仓库 数据内容 当前数据 历史的、存档的、归纳的、计算的 数据目标 面向业务操作员，重
本讲座选自清华大学数据科学研究院院长俞士纶于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之“社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《社交网络数据挖掘的前沿技术》的演讲。首先感谢各位嘉宾参加清华RONGv2.0系列“社会关系网络与大数据技术”的研讨会。刚刚邓教授已经给我们讲
作者介绍数据掘金者@大师兄混迹数据江湖十余载；专注互联网营销广告领域；负责大数据商业变现和大数据业务架构工作。谈到大数据，很多人一下子会联想到的是大数据处理技术，很专业、很高大上的新事物。但大数据发展到如今，大数据处理技术固然重要，但已然不是最重要的，更重要的还是要找到商业
当下，“大数据”与“机器学习”可谓家喻户晓，热度空前，而新兴的行业和企业如何利用大数据技术支持产品开发、用户拓展和利益最大化备受关注。为此，THU数据派研究部特别企划业界系列专访，通过学生专访业界一线人员的方式，获得学术界和业界的碰撞。在THU数据派研究部组织的算法交流会上，智慧
当下，“大数据”与“机器学习”可谓家喻户晓，热度空前，而新兴的行业和企业如何利用大数据技术支持产品开发、用户拓展和利益最大化备受关注。为此，THU数据派研究部特别企划业界系列专访，通过学生专访业界一线人员的方式，获得学术界和业界的碰撞。在THU数据派研究部组织的算法交流会上，智慧
前言 本文根据在cncc会议中演讲的PPT内容，给出了完整的技术方案，主要从赛题难点、候选集自动生成、自动特征抽取与选择、文本匹配模型构建、模型融合等方面去进行阐述。本次比赛的难点在于给定描述段落匹配的一篇论文（正样本），在没有负样本的情况下要求参赛者给出一个段落最匹配的三篇
文章适合新手了解大数据开发。文章在编写过程中难免有疏漏和错误，欢迎大佬指出文章的不足之处；更多内容请点进
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结华为、阿里巴巴等互联网公司Python面试中最常见的30个问题。希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、机器学习、数据分析以及Python函数库等多个方面。
在传统意义上来说，可视化就是利用计算机的图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论、方法和技术。通熟易懂的说法就是把信息转换成可见图形的过程。为人类和信息处理搭起了一座坚固的桥梁。对于人类来说，对于图像的理解能力比对文字的敏感
我这个人总是后知后觉，进入 Android 也有点机缘巧好，当时马上毕业找工作，投的都是 Java EE 的，只是 Android 也学了点皮毛，简历带了一笔 Android，当时我都不知道 iPhone 手机，也不知道有 iOS 开发，之所以能找到 Android 工作，因为移动互联网的高潮来临了，需要大量移动客户端开发人员，市场决定
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK5】 前言1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、代码实践5、总结6、练习 前言 异常检测TASK5主要内容： 学习高位数据的异常检测方法 了解集成方法的思想理解feature bagging原理掌握孤立森林算法 内容来自datawhal
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK4】 前言一、基于距离的度量1.1 基于单元的方法1.2 基于索引的方法 二、基于密度的度量2.1 k-距离（k-distance(p)）：2.2 k-邻域（k-distance neighborhood）：2.3 可达距离（reachability distance）：2.4 局部可达密度（local reachability densi
一。首先导入数据集 import numpy as np import pandas as pd data_model = pd.read_csv("E://duanyin_model.csv") data_model=data_model.drop(['Unnamed: 0','profit'], axis=1) data_model.head() 该数据集是我自己处理过的。 二。通过info来查看数据 data_model.info()
紧接着上期预告，这一次继续分享网页版神器了，本期主题：全程点击的方式下做一套数据挖掘分析先来假设一个问题，想分析一套芯片或测试的表达矩阵数据，然后不会R语言？那我们该怎么做？下面 step by step ，首先来到网页版神器的界面：首页咱们就不看了，网页总的来讲非常干净，能做的分析大家可以看
如何复现一篇3分生信研究做科研需要先学习套路，才能超越套路。今天给大家介绍的套路文献是今年发表在《Oncology reports》（IF= 3.041）上的一篇文章。文章的标题虽然看上去比较泛，但也让读者一眼就能知道主题了，“molecular mechanism”、“potential drugs”、“papillary renal cell c
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1614 In order to solve the problem of safety accidents in production and life, we can use the current rapid development of DM (Data Mining) technology to realize the accident prediction of the monitoring system through
参考原文：http://tecdat.cn/?p=2186 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保
