数据挖掘

終不似少年遊*

美国加州房价数据分析02承接上文提到的相似度排名，去掉部分无关的特征。为了提高模型训练后的鲁棒性，即防止过拟合，不建议删除关联度最低几项特征，防止‘应试’答题

AI一周重要会议和活动概览会议介绍：2024年CCF中国数据大会由中国科学院梅宏院士、中国工程院孙凝晖院士、中国科学院徐宗本院士、中国工程院蒋昌俊院士任大会主席，将于12月28-30日于海南琼海博鳌亚洲论坛国际会议中心举办。中国大数据技术大会创办于2008年，迄今已成功举办十七届，已是我国乃至全球大数据技术领域的重要盛会之一。CCF中国数据大会将依托中国大数据技术大会在业内的深厚基础与广泛影响，构建一个集战略研讨、政策解读、学术交流、技术创新与产业应用于一体的综合性平台。大会将联合CCF旗下的大数据专家委员会、信息系统专业委员会、

Prompt提示工程上手指南(七)Prompt编写实战-基于智能客服问答系统下的Prompt编写本系列文章从最初的基础原理与入门实践切入，一直延伸到主流策略、引导策略、RAG（检索增强生成）、思维树（ToT）与避免幻觉（Hallucination）的策略这种渐进的结构方便了对初学者和进阶者的双向照顾。初学者可以先理解基本概念，然后慢慢深入；有一定经验的读者则可以快速跳到策略章节，获取更高阶的经验和方法。在熟练掌握以上技能和熟悉概念理论之后，我们需付出实践，结合场景来实际操作检验一遍，达到融会贯通。

《解锁 Python 数据挖掘的奥秘》在当今数字化时代，数据如同深埋地下的宝藏，蕴含着无尽的价值和秘密。数据挖掘，就是那把神奇的钥匙，能够帮助我们打开宝藏之门，从海量、复杂的数据中提取出有价值的信息和知识。它融合了机器学习、统计学、数据库等多学科技术，旨在发现数据背后隐藏的模式、趋势和关联，为决策提供有力支持，助力企业和组织在激烈的竞争中脱颖而出。 Python 作为一门功能强大且易于上手的编程语言，在数据挖掘领域占据着举足轻重的地位。其简洁优雅的语法、丰富多样的库和工具，以及活跃的社区支持，使其成为数据科学家和分析师们的首选利器。无论是数据

详解js柯里化原理及用法，探究柯里化在Redux Selector 的场景模拟、构建复杂的数据流管道、优化深度嵌套函数中的精妙应用目录详解js柯里化原理及用法，探究柯里化在Redux Selector 的场景模拟、构建复杂的数据流管道、优化深度嵌套函数中的精妙应用

GA-BP分类-遗传算法（Genetic Algorithm）和反向传播算法（Backpropagation）GA-BP 分类神经网络结合了遗传算法（Genetic Algorithm，简称 GA）和反向传播算法（Backpropagation，简称 BP）来优化神经网络的权重和偏置。具体来说，遗传算法用于全局搜索最优或接近最优的权重和偏置初始值，随后反向传播算法进一步精细调整这些参数，以提高分类性能。这种结合利用了遗传算法的全局优化能力和 BP 算法的局部优化能力，能够有效地避免陷入局部最优，提高模型的泛化能力。

ELM分类-单隐藏层前馈神经网络（Single Hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN）极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种单隐藏层前馈神经网络（Single Hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN）的快速学习算法。与传统的神经网络训练方法不同，ELM在训练过程中随机初始化隐藏层权重和偏置，然后通过最小二乘法（Least Squares Method）直接计算输出权重，极大地加快了训练速度。ELM由于其简单、高效和良好的泛化能力，在各种分类和回归任务中得到了广泛应用。

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企业为何需要可视化数据分析系统作为当今企业最核心的资产之一的数据，已经成为企业发展的重要基础。随着企业的不断发展壮大，随之在数据处理层面就面临重要的困扰，面对海量数据如何提取有效信息就是关键所在。因此在这样的背景之一，可视化数据分析系统的构建就成为了辅助企业决策的关键所在。数聚将为企业探讨构建可视化数据分析的意义所在，帮助企业选择产品做一个参考。

数据挖掘之认识数据在数据挖掘过程中，数据的认识是非常重要的一步，它为后续的数据分析、建模、特征选择等工作奠定基础。以鸢尾花数据集（Iris Dataset）数据集之鸢尾花数据集（Iris Dataset）-CSDN博客为例，下面将介绍如何从数据下载到可视化展示进行深入认识。

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数据可视化-1. 折线图目录1. 折线图适用场景分析1. 1 时间序列数据展示1.2 趋势分析1.3 多变量比较1.4 数据异常检测

【建模先锋】

故障诊断 | 一个小创新：特征提取+KAN分类Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

机器学习之KNN算法K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。KNN是一种基于实例的学习方法，它利用训练数据集的实例来进行分类或回归预测。在KNN中，预测的结果依赖于距离度量函数计算出的最近邻实例的标签或值。下面我们将详细探讨KNN的工作原理，并通过代码和示例进一步说明其应用。

如何从全局视角规划项目与战略决策（“精准接送”案例、技术架构设计与选型、业务逻辑及产品商业模式探讨）好的项目不仅仅依赖于技术的高效实现，更需要从战略层面进行深刻的规划与思考，确保技术架构能够支持长期的业务增长与市场扩展。尤其是在技术选型与架构设计中，如何平衡开发效率与未来可扩展性、如何保证架构灵活应对业务变化，是决定项目能否成功的核心要素。

标贝科技受邀出席2024ADD数据应用场景大会共议数据要素发展新契机12月13日，由北京市通州区人民政府主办，通州区经济和信息化局、通州区台湖镇人民政府承办的2024-ADD数据应用场景大会成功举办。标贝科技作为AI数据领域代表企业受邀出席大会，与数据要素创业者、投资人一起走进通州台湖，共话数据要素产业发展新机遇。

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SQL进阶技巧:如何计算算法题分发糖果问题？目录0 问题描述1 数据准备2 问题分析3 小结专栏优势：（1）一次收费持续更新。有 n 个孩子站成一排，每个孩子都有一个评分值（整数），你需要按照以下要求给这些孩子分发糖果：

【大语言模型】ACL2024论文-28 TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取【大语言模型】ACL2024论文-28 TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取

【大语言模型】ACL2024论文-33 Johnny 如何说服大型语言模型越狱：通过人性化 LLMs 重新思考挑战 AI 安全性的说服技巧Johnny 如何说服大型语言模型越狱：通过人性化 LLMs 重新思考挑战 AI 安全性的说服技巧 https://arxiv.org/pdf/2401.06373

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数据可视化-4. 漏斗图目录1. 漏斗图适用场景分析1.1 业务流程分析1.2 营销活动分析1.3 客户生命周期管理2. 漏斗图局限性

橙子小哥的代码世界

【计算机视觉CV-图像分类】06 - VGGNet的鲜花分类实现：从数据预处理到模型优化的完整实战！引言VGGNet概述VGGNet的网络架构基于预训练VGGNet的五类鲜花分类实现4.1 数据准备与预处理

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数据可视化-2. 条形图目录1. 条形图适用场景分析1.1 比较不同类别的数据1.2 展示数据分布1.3 强调特定数据点1.4 展示时间序列数据的对比