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RSS订阅原创 人工智能基础——K-means算法
1原理给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值聚类算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。K-means算法是一种，它将相似的对象归于一个簇中，并通过簇中所有点的均值来计算簇中心。聚类算法与分类算法的主要区别在于，。不同于分类，聚类事先不知道数据会分为几类，是通过聚类算法将数据聚合成几个群体（术语为“簇”，Cluster）。KNN是一种监督学习的分类算法，因为它需要事先知道训练样本的类别（在分类问题中）；而聚类算法则是无监督的，因为它不需要事先知道数据的类别。对一群学生进行划分。
2024-12-18 19:00:21
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原创 利用matplotlib进行可视化
1. 数据可视化对数据的分析离不开数据的可视化。传统的数据可视化起源于统计图形学，与信息图形、视觉设计等现代技术密切相关，其表现形式通常在二维空间。与之相比，大数据可视化往往更关注抽象高维的数据，空间属性较弱，与所针对的数据类型密切相关。（1）时空数据可视化时空数据是指带有地理位置与时间标签的数据，因此，时变数据和地理信息数据的可视化非常重要。（2）层次与网络结构数据可视化网络关联关系在大数据中是一种常见的关系。网络之间的连接、层次结构、拓扑结构等都属于这种类型。（3）文本和跨媒体数据可视化。
2024-11-09 12:40:33
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原创 人工智能应用基础——Pandas统计分析基础
Pandas（Python Data Analysis Library）是基于NumPy的数据分析模块，它提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需的工具。Pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。Pandas有三种数据结构：Series、DataFrame和Panel。Series类似于一维数组；DataFrame是类似表格的二维数组；Panel可以视为Excel的多表单Sheet。一、Series对象。
2024-11-03 09:00:52
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原创 Numpy科学计算
1.创建一个一维数组 b = np.array([1, 3, 14, 5, 6, 7, 12, 9])c=np.array((1 , 1 , 1, 2 , 2, 2)) # 班级。np.where(c, x, y) # 从x中取第0,1,4个值，从y中取第2,3个值。c = np.concatenate((a,b,b,a),axis=0)#纵向合并。c = np.concatenate((a,b,b,a),axis=1)#横向合并。
2024-10-22 10:49:14
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原创 人工智能应用基础——Python函数
它们允许函数调用者明确地指定每个参数的值，而不需要按照参数在函数定义中的顺序进行传递。不带参数的return语句返回None，带参数值的return语句返回的是参数的值。必需参数指的是函数要求传入的参数，调用时必须以正确的顺序传入，并且调用时的数量必须和声明时一致，否则会出现语法错误。默认参数指的是当函数中的参数设置了默认值，在调用函数时，如果没有给该参数传递任何值，则函数将会使用默认值。1.输入正方形的边长，利用函数包计算正方形的面积，打印出结果。Hello,张三Hello,张三。
2024-10-10 09:34:33
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原创 人工智能应用基础——Python程序流程控制结构第一次实验报告
导语：本文属于一篇课后作业，并不专业，本人对于Python的了解也仅处于刚接触阶段，写一篇报告是老师的作业要求，也是我学习的笔记，如有错误内容请见谅，能帮忙指出更是感激不尽。好的学习内容网上很多，以后也会坚持记录（希望如此），本人学习的过程还是老师课堂上教学今天的内容，课后作业主要借助ai工具辅助检查代码错误以及思路引导。咳咳，这篇文章可以说是老师资料的整理哈哈哈。
2024-09-19 13:05:17
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空空如也
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