Python数据挖掘与机器学习实战

2.1大数据预测因为噪声失效

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

1.1物理预测的胜利与失效

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

3.9课程大纲（一）

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

3.10课程大纲（二）

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

3.3课间答疑

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

3.6人工智能的应用（一）

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

3.5三个阶段总结分析

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

1.2预测失效原因

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

3.8课间答疑

2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用（一） 3.7人工智能的应用（二） 3.8课间答疑 3.9课程...

基于Spark2.2的new网大数据实时分析系统设计与实现.zip

毕业设计 课程设计 项目开发 系统开发 Spark 机器学习 大数据 算法 源码 毕业设计 课程设计 项目开发 系统开发 Spark 机器学习 大数据 算法 源码 毕业设计 课程设计 项目开发 系统开发 Spark 机器学习 大数据 算法 ...

基于Django2.2+MySQL+spark的在线电影推荐系统设计与实现.zip

毕业设计 课程设计 项目开发 系统开发 Spark 机器学习 大数据 算法 源码 毕业设计 课程设计 项目开发 系统开发 Spark 机器学习 大数据 算法 源码 毕业设计 课程设计 项目开发 系统开发 Spark 机器学习 大数据 算法 ...

大数据、数据挖掘与智慧运营.pptx

1.1　数据挖掘的发展史 1.2　数据挖掘的主要流程与金字塔模型 1.3　数据挖掘对智慧运营的意义 1.4　大数据时代已经来临 1.5　非结构化数据挖掘的研究进展 1.6　数据挖掘与机器学习、深度学习、人工智能及云计算 ...

计算机课程毕设：基于Spark2.2的新闻网大数据实时分析系统设计与实现.zip

资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地...

基于Spark2.2的新闻网大数据实时分析系统设计与实现.zip

资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地...

浅谈BIM与大数据.docx

利用人工智能与机器学习，对二维图纸进行数据分析，可以得到每个项目的特点。国内外都在推广人工智能，可以把人工智能与BIM相结合。传统的工作方式变得跟不上时代，把BIM与人工智能相结合，能够实现工作效率更加提高...

DeepLearning的机器学习基础

第⼆二章 机器器学习基础 2.1 各种常⻅见算法图示 2.2 监督学习、⾮非监督学习、半监督学习、弱监督学习? 2.3 监督学习有哪些步骤 2.4 多实例例学习? 2.5 分类⽹网络和回归的区别?...2.23 ⼤大数据与深度学习之间的关系

大数据技术初探.docx

2.6 大数据分析及挖掘 大数据的分析和挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、统计学、数据库等技术，高度自动化地分析大数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，从而...

大数据的存储管理技术.doc

2 大数据存储管理的关键技术分析 2.1 分布式文件系统 分布式文件系统是一种通过计算机网络实现在多台机器上进行分布式存储的文 件系统，它把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集 群...

ml_streaming_spark:Apache Spark在高速情况下的机器学习技术（包括顺序学习）简介

该存储库涵盖批处理中的流分析和机器学习。 DSR是一个为期三个月的训练营，可以快速将经验丰富的（！）专业人士培训为新鲜的数据科学家。 在两天内，涉及的主题是Apache Spark-特别是Spark Streaming部分和Apache ...

基于多种机器学习算法(随机森林、SVM、CNN、Resnet网络)实现的天体光谱智能识别python源码+报告.zip

基于多种机器学习算法(随机森林、SVM、CNN、Resnet网络)实现的天体光谱智能识别python源码+报告.zip 多种算法：随机森林、SVM、CNN、Resnet网络。 python语言实现、含报告 一． 任务背景及工作简介········...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x