“被打”和“北大” 的关联--- 趣味数据挖掘系列之一）
“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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Comment utiliser le langage Go pour le data mining ?
Jun 10, 2023 am 08:39 AM
Avec l'essor du Big Data et de l'exploration de données, de plus en plus de langages de programmation ont commencé à prendre en charge les fonctions d'exploration de données. En tant que langage de programmation rapide, sûr et efficace, le langage Go peut également être utilisé pour l'exploration de données. Alors, comment utiliser le langage Go pour le data mining ? Voici quelques étapes et techniques importantes. Acquisition de données Tout d'abord, vous devez obtenir les données. Cela peut être réalisé par divers moyens, tels que l'exploration d'informations sur des pages Web, l'utilisation d'API pour obtenir des données, la lecture de données à partir de bases de données, etc. Le langage Go est livré avec un HTTP riche
Analyse de données avec MySql : comment gérer l'exploration de données et les statistiques
Jun 16, 2023 am 11:43 AM
MySql est un système de gestion de bases de données relationnelles populaire largement utilisé dans le stockage et la gestion de données d'entreprise et personnelles. En plus de stocker et d'interroger des données, MySql fournit également des fonctions telles que l'analyse des données, l'exploration de données et les statistiques qui peuvent aider les utilisateurs à mieux comprendre et utiliser les données. Les données constituent un atout précieux dans toute entreprise ou organisation, et leur analyse peut aider les entreprises à prendre les bonnes décisions commerciales. MySql peut effectuer l'analyse et l'exploration de données de plusieurs manières. Voici quelques techniques et outils pratiques : Utilisation.
Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'analyse de données ?
Dec 07, 2020 pm 03:16 PM
Différences : 1. Les conclusions tirées par « l'analyse des données » sont les résultats des activités intellectuelles humaines, tandis que les conclusions tirées par « l'exploration de données » sont les règles de connaissances découvertes par la machine à partir de l'ensemble d'apprentissage [ou ensemble d'entraînement, ensemble d'échantillons] ; 2. L'« analyse » des données ne peut pas établir de modèles mathématiques et nécessite une modélisation manuelle, tandis que le « data mining » complète directement la modélisation mathématique.
La pratique d'application de Redis dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données
Jun 20, 2023 pm 07:10 PM
Avec l’essor de l’intelligence artificielle et de la technologie du Big Data, de plus en plus d’entreprises s’intéressent à la manière de stocker et de traiter efficacement les données. En tant que base de données à mémoire distribuée hautes performances, Redis attire de plus en plus l'attention dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'exploration de données. Cet article donnera une brève introduction aux caractéristiques de Redis et à sa pratique dans les applications d'intelligence artificielle et d'exploration de données. Redis est une base de données NoSQL open source, hautes performances et évolutive. Il prend en charge une variété de structures de données et fournit une mise en cache, des files d'attente de messages, des compteurs, etc.
Partage de la technologie des outils du moteur Volcano : utilisez l'IA pour terminer l'exploration de données et l'écriture SQL avec un seuil zéro
May 18, 2023 pm 08:19 PM
Lors de l'utilisation des outils de BI, les questions souvent rencontrées sont : "Comment pouvons-nous produire et traiter des données sans SQL ? Pouvons-nous faire de l'analyse minière sans connaître les algorithmes ?" Lorsqu'une équipe d'algorithmes professionnelle effectue de l'exploration de données, l'analyse et la visualisation des données seront également présentées. phénomène relativement fragmenté. Réaliser les travaux de modélisation d’algorithmes et d’analyse de données de manière rationalisée est également un bon moyen d’améliorer l’efficacité. Dans le même temps, pour les équipes professionnelles d'entrepôt de données, le contenu des données sur le même thème est confronté au problème de « construction répétée, utilisation et gestion relativement dispersées » : existe-t-il un moyen de produire des ensembles de données avec le même thème et un contenu différent en même temps ? temps dans une tâche ? L’ensemble de données produit peut-il être utilisé comme entrée pour participer à nouveau à la construction des données ? 1. La capacité de modélisation visuelle de DataWind est fournie avec la plateforme BI Da lancée par Volcano Engine
Comment écrire un algorithme d'exploration de règles d'association en utilisant C#
Sep 19, 2023 pm 04:19 PM
Comment utiliser C# pour écrire des algorithmes d'exploration de règles d'association Introduction : L'exploration de règles d'association est l'une des tâches importantes de l'exploration de données et est utilisée pour découvrir des modèles et des associations cachés dans des ensembles de données. Les applications courantes incluent l'analyse du panier de consommation, les systèmes de recommandation, l'analyse du comportement des utilisateurs du réseau, etc. Cet article explique comment utiliser C# pour écrire un algorithme d'exploration de règles d'association et donne des exemples de code spécifiques. 1. Introduction aux algorithmes d'exploration de règles d'association L'objectif des algorithmes d'exploration de règles d'association est de découvrir des ensembles d'éléments fréquents et des règles d'association dans des ensembles de données. Les ensembles d'éléments fréquents font référence à des groupes d'éléments qui apparaissent fréquemment dans l'ensemble de données.
Conseils de prévision de séries chronologiques en Python
Jun 10, 2023 am 08:10 AM
Avec l’avènement de l’ère des données, de plus en plus de données sont collectées et utilisées à des fins d’analyse et de prédiction. Les données de séries chronologiques sont un type de données courant qui contient une série de données basées sur le temps. Les méthodes utilisées pour prévoir ce type de données sont appelées techniques de prévision de séries chronologiques. Python est un langage de programmation très populaire avec une forte prise en charge de la science des données et de l'apprentissage automatique, c'est donc également un outil très approprié pour la prévision de séries chronologiques. Cet article présentera certaines techniques de prévision de séries chronologiques couramment utilisées en Python et fournira quelques applications pratiques.
Explication détaillée de l'algorithme Apriori en Python
Jun 10, 2023 am 08:03 AM
L'algorithme Apriori est une méthode courante d'exploration de règles d'association dans le domaine de l'exploration de données et est largement utilisé dans la business intelligence, le marketing et d'autres domaines. En tant que langage de programmation général, Python fournit également plusieurs bibliothèques tierces pour implémenter l'algorithme Apriori. Cet article présentera en détail le principe, l'implémentation et l'application de l'algorithme Apriori en Python. 1. Principe de l'algorithme Apriori Avant d'introduire le principe de l'algorithme Apriori, apprenons d'abord les deux concepts suivants dans l'exploration de règles d'association : les ensembles d'éléments fréquents et le support.
