智享食事的博客

本文所使用数据来自于梯田景区评价数据。

对于一组新的行业数据，我们要怎么挖掘呢？以鱼表特征数据为例进行挖掘说明。

"手写数字识别"项目包含特征工程、逻辑回归、模型评估及AI编程辅助实现等全流程。

本系统教程拟通过5个典型项目，掌握机器学习核心流程与Python实现，结合AI编程工具提升效率。1.需求拆解将问题分解为：数据获取 → 预处理 → 模型选择 → 训练 → 评估示例prompt：“如何用随机森林处理缺失值？给出Python代码示例”2.代码生成通过自然语言描述生成代码框架示例prompt：“生成使用Pandas进行数据标准化的代码”3.调试优化模式错误信息反馈给AI工具获取解决方案示例prompt：“ValueError: Found array with 0 sample(

优秀的教师不仅仅依靠知识传授，更通过情感交流、语气的变化以及生动的肢体语言来激发学生的兴趣和理解，同时教师还会利用自己的感情输入来感化学生，教育学生。人类的情感、思维以及综合判断能力，是目前AI难以复制和超越的。随着人工智能技术的快速发展，以及AI的普及，AI系统逐渐在各个领域展现出强大的潜力，一种感觉AI已经无所不能，已经很快就要取代我们人类，甚至代替我们工作。一个例子说明，特别是针对感觉AI就是取代我们人类工作的同志，你去找一个正脸都不愿看你的，类似AI，看不见你的脸一样的人聊天，你会认真的和他聊吗?

*AI提供的概念：**文本数据实体挖掘（Entity Extraction），又称为命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），是一种自然语言处理（NLP）技术。其目的是从非结构化文本数据中识别和提取出有意义的信息实体，如人名、地名、组织名、日期、时间、货币、百分比等。我还想让AI告诉我：实例挖掘有什么作用？信息检索与组织：从大量的非结构化文本中提取有意义的实体信息，有助于更高效地检索和组织数据。例如，在新闻文章中提取人名、地名和组织名，方便构建知识图谱。

时间域特征均值（Mean）：音频信号在时间上的平均值。能量（Energy）：音频信号的整体能量。零交叉率（Zero-Crossing Rate）：信号在时间域中经过零点的次数，用于检测无声段和有声段。短时能量（Short-Time Energy）：计算音频信号短时窗口内的能量，用于语音活动检测。频域特征频谱质心（Spectral Centroid）：频谱的重心位置，用于描述频谱的“亮度”。频谱带宽（Spectral Bandwidth）：频谱的宽度，用于描述频谱的分布范围。

age: 该朋友的年龄sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = ⼥性)cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型⼼绞痛，值2：⾮典型性⼼绞痛，值3：⾮⼼绞痛，值0：⽆症状）trestbps: 该朋友的静息⾎压（⼊院时的毫⽶汞柱）chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位 ：mg/dlfbs: ⼈的空腹⾎糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假）restecg: 静息⼼电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显⽰可能或确定的左⼼室肥⼤）

auto-sklearn 是一个自动化机器学习工具，它可以自动选择模型和参数。auto-sklearn 依赖于 scikit-learn、numpy、scipy 等库，并且需要 SWIG 和 C++ 编译器。在 Windows 上安装可能会比较复杂。

当涉及数据管理时，通常需要进行一系列基本操作来清洗、整理和处理数据，以确保数据的质量和可用性。

决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。：选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征，通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。：根据选定的划分特征对数据集进行划分，生成子节点，递归地构建整颗决策树。：对生成的决策树进行剪枝操作，减少过拟合风险。

读取训练数据和测试数据# 数据清洗和处理# 处理缺失值# 对于数值型特征，使用均值填充# 处理异常值（这里简单假设异常值为超过均值3倍标准差的值，将其替换为均值）if column!# 找出符合正态分布的变量if column!if p > 0.05: # 假设检验，p值大于0.05认为符合正态分布# 划分特征矩阵和目标向量# 划分训练集和验证集# 多元线性回归# 创建并训练多元线性回归模型# 在验证集上进行预测# 评估多元线性回归模型。

选择一个参数 𝐾，即聚类的数量。从数据集中随机选择 𝐾个数据点作为初始聚类中心。