SpringBoot 整合机器学习框架 Weka 实战操作详解 SpringBoot 整合机器学习框架 Weka 实战操作详解

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数据挖掘在供应链优化中的价值 想象一下，你经营着一家大型连锁超市，每天有成千上万种商品在你的货架上流转。从新鲜的蔬菜水果到各类家居用品，每一件商品都有其独特的供应链路径。突然，在某个季度，你发现某种畅销零食的库存总是在周末出现短缺，导致顾客不满和销售损失。同时，仓库里却积压了大量其他零食，占用了宝贵的仓储空间和资金。你焦急地寻找解决办法，因为供应链的混乱不仅影响了眼前的利润，还可能危及超市的长期声誉和竞争力。这时候，数据挖掘就像一位神秘而强大的助手，悄然登场。

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WinRAR免费电脑版下载安装保姆级教程（附安装包，非常详细） WinRAR是一款功能全面的压缩工具，支持40多种格式解压（仅RAR/ZIP可压缩），提供多种压缩模式并显示节省空间比例。相比7-Zip（开源免费但功能隐藏）和Bandizip（界面美观但有广告），WinRAR以格式兼容性强、操作直观著称，尤其适合新手使用。安装过程简单，支持自定义安装路径。使用时可右键快速压缩/解压文件，支持密码保护和多种解压方式。常见问题包括文件损坏无法解压，建议更换资源；大文件可尝试"最佳"压缩模式提高压缩率。

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【数据挖掘】时间序列预测-常用序列预测模型 时间序列预测-常用序列预测模型

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基于数据挖掘的微博情感分析及话题追踪系统 随着社交媒体的普及，微博等平台成为了公众表达意见、宣泄情感的重要场所。海量的用户评论数据中蕴含着极具价值的舆情信息。本文介绍了一个基于Python数据挖掘技术的微博情感分析及话题追踪系统。该系统利用机器学习（XGBoost、随机森林等）和深度学习（MLP）算法对微博评论进行情感倾向判断，并结合Flask Web框架开发了可视化的舆情监控平台，实现了单条文本分析、批量历史记录管理、特定话题的舆情追踪及可视化展示功能。

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基于数据挖掘的中风智能预测系统 本文介绍了一个基于数据挖掘的中风智能预测系统，该系统采用机器学习技术分析患者的性别、年龄、生活习惯等数据来评估中风风险。系统架构包含数据层（SQLite）、算法层（随机森林模型）和应用层（Flask框架），实现了从数据预处理、特征工程到模型训练的全流程。Web端提供数据可视化仪表盘和实时风险预测功能，用户可输入健康数据获取预测结果。未来可优化方向包括引入深度学习模型和移动端适配。该系统为智慧医疗提供了有效的辅助诊断工具。

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大数据领域GPU加速：提升数据挖掘效率 GPU的架构设计决定了它擅长处理**“数据并行”**任务——即对大量数据执行相同的操作。而大数据挖掘中的很多任务（比如特征提取、矩阵运算、机器学习训练）正好符合这一特征。词频统计（Word Count）是大数据中的经典任务。CPU处理时，需要逐个读取文本行，拆分单词，然后更新哈希表。而GPU处理时，可以将文本分成数千个块，每个块分配给一个线程，同时拆分单词并更新哈希表。由于每个线程的操作完全相同，GPU可以发挥出极大的并行优势，将处理速度提升10倍以上。

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CCF B 类会议指南：DASFAA 2026 数据挖掘中的公平性与可解释性 在数据科学领域，公平性与可解释性已成为核心议题，尤其在人工智能决策系统中。本文旨在为研究者提供原创指南，探讨公平性与可解释性的理论基础、实践方法及在DASFAA 2026中的投稿方向，助力创新研究。其中，$\hat{Y}$ 是预测结果，$A$ 是敏感属性。其中，$\phi_i$ 是特征 $i$ 的贡献值，$N$ 是所有特征集，$f$ 是模型函数。这里，$\mathcal{L}$ 是损失函数，$\theta$ 是模型参数，$\lambda$ 是权衡系数。：公平性与可解释性的融合，例如开发可解释的公平算法。

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广州大学机器学习与数据挖掘实验（四） 熵用来衡量信息的不确定性或混乱程度。在决策树算法中，熵用于选择最佳的分裂特征。假设一个离散随机变量 X的取值为 x1,x2,…,xn，对应的概率分别为 p1,p2,…,pn。其中 pi是随机变量 X 取值 xi的概率。其中 pi是各个事件发生的概率。熵越高，系统越不确定，事件发生的概率越均匀；熵越低，系统越确定，某个事件的概率接近 1。在决策树中，熵用于衡量数据集的纯度，选择最佳特征进行分裂，减少数据集的不确定性，帮助分类任务提高准确性。

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大数据领域 OLAP 的数据挖掘模型评估 随着大数据技术的普及，企业与科研机构对数据挖掘模型的需求激增（如风控模型、用户分群模型、销量预测模型等）。模型评估作为模型开发的关键环节，其效率与深度直接影响模型迭代速度与业务价值。传统评估方法（如单机版Scikit-learn的计算效率不足：全量数据的交叉验证需重复扫描大表，时间复杂度高；维度分析缺失：难以快速定位模型在特定业务维度（如地域、时间、用户层级）的性能差异；实时性弱：无法支持模型上线后的实时效果监控。本文聚焦OLAP技术与数据挖掘模型评估的融合。

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基于大数据的应届生人才流向数据挖掘与分析(源码+文档+部署讲解等) 【摘要】本研究基于ECharts可视化技术，开发了一套应届毕业生人才流向及薪资分析系统。系统采，通过热力图、折线图等可视化手段，直观展示不同学历、职位、城市维度的毕业生就业分布与薪资水平。研究实现了招聘数据智能采集、多维度统计分析、可视化交互等功能，为高校就业指导、企业人才招聘提供数据支持。测试表明系统能有效揭示人才流动趋势与薪资影响因素，相比传统统计方法具有交互性强、分析维度丰富等优势。不足之处在于数据实时性有待提升，未来拟引入机器学习算法增强预测能力。

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【数据挖掘】时间序列预测-时间序列的平稳性 时间序列预测-时间序列的平稳性

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在职深耕 “从基础到多模态” 的 AI 学习，主打 “理论 + 实战” 双驱动。涵盖机器学习基础、单模态（文本 / 图像）核心技能，到多模态对齐 / 融合技术；日常输出项目实战案例（如图文检索、VQA）、工具使用教程，帮零基础到进阶者打通多模态学习链路。
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追寻定义的熊百涛！
00年，24年7月本科计算机毕业 曾任网易后端开发和青塔科技爬虫 ! 现独立开发者+青少年Python编程教育！ 个人作品：dyxbt.net，dytools.top！
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