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“被打”和“北大”的关联---趣味数据挖掘系列之一(唐常杰)(说明:这是在科学博客上的趣味数据挖掘系列十二篇中的第一篇,和朋友讨论过,博文不算正式刊物,只把

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Mit dem Aufkommen von Big Data und Data Mining unterstützen immer mehr Programmiersprachen Data Mining-Funktionen. Als schnelle, sichere und effiziente Programmiersprache kann die Go-Sprache auch für das Data Mining verwendet werden. Wie nutzt man also die Go-Sprache für das Data Mining? Hier sind einige wichtige Schritte und Techniken. Datenerfassung Zunächst müssen Sie die Daten beschaffen. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden, z. B. durch das Crawlen von Informationen auf Webseiten, die Verwendung von APIs zum Abrufen von Daten, das Lesen von Daten aus Datenbanken usw. Die Go-Sprache verfügt über umfangreiches HTTP

MySql ist ein beliebtes relationales Datenbankverwaltungssystem, das häufig zur Speicherung und Verwaltung von Unternehmens- und Privatdaten verwendet wird. Neben der Speicherung und Abfrage von Daten bietet MySql auch Funktionen wie Datenanalyse, Data Mining und Statistiken, die Benutzern helfen können, Daten besser zu verstehen und zu nutzen. Daten sind in jedem Unternehmen oder jeder Organisation ein wertvolles Gut, und die Datenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, richtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. MySql kann Datenanalyse und Data Mining auf viele Arten durchführen. Hier sind einige praktische Techniken und Tools: Verwendung

Unterschiede: 1. Die durch „Datenanalyse“ gezogenen Schlussfolgerungen sind das Ergebnis menschlicher intellektueller Aktivitäten, während die durch „Data Mining“ gezogenen Schlussfolgerungen die von der Maschine aus dem Lernsatz [oder Trainingssatz, Beispielsatz] ermittelten Wissensregeln sind; 2. „Datenanalyse“ kann keine mathematischen Modelle erstellen und erfordert eine manuelle Modellierung, während „Data Mining“ die mathematische Modellierung direkt vervollständigt.

Mit Beginn des Datenzeitalters werden immer mehr Daten gesammelt und für Analysen und Vorhersagen verwendet. Zeitreihendaten sind ein allgemeiner Datentyp, der eine Reihe zeitbasierter Daten enthält. Die zur Vorhersage dieser Art von Daten verwendeten Methoden werden als Zeitreihenvorhersagetechniken bezeichnet. Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache mit starker Unterstützung für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen und daher auch ein sehr geeignetes Werkzeug für Zeitreihenprognosen. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Techniken zur Zeitreihenvorhersage in Python vorgestellt und einige praktische Anwendungen bereitgestellt

Bei der Verwendung von BI-Tools werden häufig Fragen gestellt: „Wie können wir Daten ohne SQL erzeugen und verarbeiten? Können wir Mining-Analysen ohne Algorithmen durchführen?“ Wenn ein professionelles Algorithmenteam Data Mining durchführt, werden auch Datenanalyse und Visualisierung vorgestellt fragmentiertes Phänomen. Eine optimierte Durchführung der Algorithmenmodellierungs- und Datenanalysearbeiten ist ebenfalls eine gute Möglichkeit, die Effizienz zu verbessern. Gleichzeitig steht für professionelle Data-Warehouse-Teams der Dateninhalt zum gleichen Thema vor dem Problem der „wiederholten Erstellung, relativ verstreuten Nutzung und Verwaltung“ – gibt es eine Möglichkeit, Datensätze mit demselben Thema und unterschiedlichen Inhalten gleichzeitig zu erstellen? Zeit in einer Aufgabe? Kann der erstellte Datensatz als Eingabe für die erneute Teilnahme an der Datenkonstruktion verwendet werden? 1. Die visuelle Modellierungsfunktion von DataWind ist in der von Volcano Engine eingeführten BI-Plattform Da enthalten

Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz und Big-Data-Technologie achten immer mehr Unternehmen und Betriebe darauf, wie Daten effizient gespeichert und verarbeitet werden können. Als leistungsstarke verteilte Speicherdatenbank hat Redis in den Bereichen künstliche Intelligenz und Data Mining immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Dieser Artikel gibt eine kurze Einführung in die Eigenschaften von Redis und seine Praxis in Anwendungen für künstliche Intelligenz und Data Mining. Redis ist eine leistungsstarke, skalierbare Open-Source-NoSQL-Datenbank. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen und bietet Caching, Nachrichtenwarteschlangen, Zähler usw.

PHP ist eine hervorragende serverseitige Skriptsprache, die in Bereichen wie Website-Entwicklung und Datenverarbeitung weit verbreitet ist. Mit der rasanten Entwicklung des Internets und der zunehmenden Datenmenge ist die effiziente Durchführung automatischer Textklassifizierung und Data Mining zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Artikel werden Methoden und Techniken zur automatischen Textklassifizierung und zum Data Mining in PHP vorgestellt. 1. Was ist automatische Textklassifizierung und Data Mining? Unter automatischer Textklassifizierung versteht man den Prozess der automatischen Klassifizierung von Text nach seinem Inhalt, der normalerweise mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert wird. Data Mining bezieht sich auf

Der Apriori-Algorithmus ist eine gängige Methode für das Assoziationsregel-Mining im Bereich Data Mining und wird häufig in Business Intelligence, Marketing und anderen Bereichen eingesetzt. Als allgemeine Programmiersprache bietet Python auch mehrere Bibliotheken von Drittanbietern zur Implementierung des Apriori-Algorithmus. In diesem Artikel werden das Prinzip, die Implementierung und die Anwendung des Apriori-Algorithmus in Python ausführlich vorgestellt. 1. Prinzip des Apriori-Algorithmus Bevor wir das Prinzip des Apriori-Algorithmus vorstellen, lernen wir zunächst die nächsten beiden Konzepte beim Assoziationsregel-Mining kennen: häufige Itemsets und Unterstützung.
