数据挖掘与机器学习-学习日志1

原创 已于 2024-03-12 15:02:39 修改 · 423 阅读 · 9 ·
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#数据挖掘 #机器学习 #人工智能

于 2024-03-12 15:01:23 首次发布
博客围绕数据挖掘和机器学习展开，涉及人工智能领域。虽未给出具体内容，但从标签可知与信息技术中数据挖掘、机器学习等方面相关，这些技术在数据分析、模式识别等方面有重要应用。

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学习笔记：数据挖掘与机器学习
howard2005的专栏
12-27 6324
数据挖掘，或者说Data Mining，是一个涵盖广泛且充满活力的学术领域，其核心目标在于揭示隐藏在海量数据背后的有价值信息和知识。这一过程涵盖了多种方法和技术，包括但不限于商业智能（BI）、统计分析、大数据处理技术以及市场运营策略。
机器学习与安全-日志数据挖掘入门到实践
qq_24283223的博客
03-17 782
前言 随着云计算、大数据、物联网、移动互联网等新兴技术的高速发展和应用，数以万计的设备和应用产生的海量日志数据，给日常运维和安全工作带来了巨大的困难和挑战；因此博主想通过机器学习对海量日志数据进行挖掘和分析，帮助日常工作的开展； 本文会记录博主的日常学习、项目和比赛总结，同时也欢迎大家多多指点迷津。 学习目标： 利用机器学习分析海量日志数据，帮助日常安全和运维工作的开展。 学习内容： 一、数学阶段包括：高数基础、概率基础、统计基础 二、基础阶段包括：Python基础知识、Pyt...
数据挖掘与机器学习
Winyar的博客
07-21 4755
数据挖掘 数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。 数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。 机器学习 机器学习：machine learning，是计算机科学...
机器学习_深度学习毕设题目汇总——数据分析_数据挖掘
MetaGrad的博客
02-08 1万+
下面是该类的一些题目： 题目 基于大数据分析的市场精准描述与预测 基于可调Q因子小波变换和迁移学习的脑电数据分析方法研究 基于深度学习的烟草近红外光谱数据分析 基于自回归模型和机器学习的大气电场数据分析和应用研究 基于可视化技术的音乐数据分析平台的研究 面向数据分析的探索式服务组合推荐技术研究 基于深度学习的神经精神性狼疮早期诊断模型和医疗数据分析研究 某区域大电网高压继电保护文本缺陷数据分析及应用研究 基于大数据分析的电站锅炉性能预测及优化 多线圈电磁加
机器学习与数据挖掘——数据预处理
eyes++的博客
12-02 3343
数据挖掘处理的初始数据集描述了一个极大的总体，对数据的分析只基于样本的一个子集。获得数据的子集后，用它来提供整个数据集的一些信息，这个子集通常叫做估计量，它的质量依赖于所选子集中的元素。取样过程总会造成取样误差，取样误差对所有的方法和策略来讲都是固有的、不可避免的，当子集的规模变大时，取样误差一般会降低。数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。数据清理的基本概念：数据清理一般指对数据通用性的处理，旨在提高数据质量，与分析任务关联不大。
HBase的数据挖掘与机器学习实例
AI天才研究院
01-21 1037
1.背景介绍 1. 背景介绍 HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase非常适合存储大量结构化数据，如日志、传感器数据、Web访问记录等。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值的隐藏模式、规律和知识的过程。机器学习是一种自动学习或改进行...
Python数据分析与机器学习在电子商务推荐系统中的应用
热门推荐
屿小夏.的知识博客
06-10 2万+
推荐系统能够根据用户的行为和偏好，推荐个性化的产品，帮助用户发现他们可能感兴趣的商品。本篇，我们了解了Python在电子商务推荐系统中的应用，从数据收集、预处理到推荐算法的实现，再到系统的评估。基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐各有优劣，具体应用中可以根据需求选择合适的方法。首先，需要从物品描述中提取特征。通过结合基于内容的推荐和协同过滤推荐的结果，可以得到更为精准的推荐。混合推荐结合了基于内容的推荐和协同过滤推荐，以提高推荐系统的性能。推荐系统主要分为三类：基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐。
【毕业设计选题】数据挖掘与机器学习方向毕设选题推荐 2025
机器学习,深度学习,计算机视觉爱好者,整理分享技术资料与项目案例。
01-07 1431
数据挖掘与机器学习方向毕设选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，本合集都能为您提供丰富的选题资源和灵感。
数据挖掘，机器学习，深度学习，统计学之间的联系
Sula_G的博客
11-04 1012
1.数据挖掘：data mining，是一个很宽泛的概念。字面的意思是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。利用Excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后通过这些信息指导你的Business的过程也是数据挖掘的过程。 2.机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习
精选资源
清华大学精品数据挖掘&机器学习学习全套PPT课件 共6个章节.rar
11-21
清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（34页）含练习题 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法....
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清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx
05-17
【数据挖掘与机器学习课程概览】 清华大学的这门数据挖掘和机器学习课程是一套全面且深入的学习资源，适合从初学者到经验丰富的专业人士。课程包括六个主要章节，覆盖了从基础理论到实际应用的广泛内容： 1. **...
清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.rar
09-29
《日志的挖掘与应用》是清华大学数据挖掘与机器学习课程中的一个重要章节，这章内容主要探讨了如何从海量的日志数据中提取有价值的信息，并利用这些信息进行问题诊断、性能优化以及模式发现。以下是该章节可能涉及的...
python+springboot+django/flask基于数据挖掘的高考志愿推荐系统
最新发布
2501_91488339的博客
12-10 479
 &emsp高考志愿填报是每位高考生必须面对的重要环节，它直接关系到考生的未来学习和职业发展。然而，由于高考志愿的复杂性和多样性，很多考生在填报志愿时感到困惑和迷茫。传统的志愿填报方式主要依赖学校老师的经验、招生简章和家长的经验判断，存在信息获取不全面、分析不精准等问题。
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
2303_77568009的博客
12-09 1005
这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
机器学习进阶＜4＞探索数据中的物以类聚——直观理解k-均值聚类算法
2303_77568009的博客
12-09 575
这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。
机器学习赋能软件缺陷预测：从特征工程到模型优化
2501_94471289的博客
12-05 594
本文探讨机器学习在软件缺陷预测中的变革性应用。研究表明，组合代码复杂度、开发过程和项目上下文等特征可提升预测准确率37%。XGBoost和图神经网络等模型展现出卓越性能，其中GNN模型误报率仅12%。通过增量学习、可解释性技术和端到端流水线构建，企业可实现测试人力成本降低28%、缺陷逃逸率下降63%的效果。尽管面临数据隐私、概念漂移等挑战，联邦学习和多模态学习等前沿技术正推动缺陷预测向智能化方向发展，实现从被动检测到主动预防的质变。
小白从零开始勇闯人工智能：机器学习初级篇(pandas库)
m0_52496416的博客
12-09 589
在上一篇文章中，我们学习了Python科学计算的核心库Numpy，在本章中我们将学习机器学习中负责数据处理和分析的Pandas库。Pandas是一个用Python编写的数据分析库，可以轻松处理数百万行数据，是AI工程师最常用的工具。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1148
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
【52】均值漂移（MeanShift）算法原理解析与代码实现
Try_再努力一点
12-05 1278
本文系统解析均值漂移（MeanShift）算法，从“沿密度上升寻聚类”的核心逻辑切入，推导基础运算公式与核函数改进版，结合聚类、图像分割等典型应用，拆解完整运算步骤，帮助理解其原理与实践价值。均值漂移是一种直观且强大的密度聚类算法，从“漂移找密度极点”的核心逻辑出发，通过公式推导与核函数改进，解决了等权值的缺陷，广泛应用于聚类、图像分割、目标跟踪等领域。理解其原理与步骤，能更好地将其应用于实际问题中。
清华大学数据挖掘与机器学习精品课件全面覆盖
整体来看，这份学习资料涵盖了数据挖掘和机器学习的基础知识和核心算法，并通过理论与实战相结合的方式，使学习者能够全面地掌握数据挖掘技术，并能够将所学知识应用于实际问题中。对于数据分析师、机器学习工程师、...
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