数据挖掘

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数据挖掘2.3-2.5：梯度，梯度下降以及凸性2.3 Prelim: Gradients and Gradient descent 2.3 预备知识：梯度与梯度下降 2.4 Prelim: Gradient Descent Code 2.4 预备知识：梯度下降代码 2.5 Prelim: Convexity 2.5 预备知识：凸性

[机器学习]05-基于Fisher线性判别的鸢尾花数据集分类基于线性判别LDA实现鸢尾花分类器Fisher LDA：通过最大化类间散度与类内散度的比值，找到最优投影方向（分类超平面）。

Numpy科学计算与数据分析：Numpy广播机制入门与实践通过本课程，学员将掌握Numpy中的广播机制，了解如何在不同形状的数组之间进行算术运算，以及如何利用广播机制简化代码，提高编程效率。

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常见的大模型分类人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各个行业的格局，而大模型作为人工智能领域的关键突破，在众多应用场景中崭露头角，悄然改变着我们对技术与智能的认知。从智能客服系统中精准应答用户问题，到医学影像诊断辅助中为医生提供关键洞察，大模型凭借其复杂的架构和强大的数据处理能力，展现出多样化的功能和价值。本文将深入探讨当下常见的大模型类别，帮助更多人了解大模型。

Day18 推断聚类后簇的类型@浙大疏锦行作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升。如何通过聚类构造有价值的特征工程：

Post-train 入门（1）：SFT / DPO / Online RL 概念理解和分类以下是后训练（Post-train）中三种主流方法的对比表格，涵盖核心定义、优化目标、数据需求、优缺点及典型应用场景：

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数据集： TSPLIB旅行商问题-对称TSP数据集说明：如需数据可以直接到文章最后获取。TSPLIB的对称旅行商问题（Symmetric Traveling Salesman Problem, TSP）数据集是研究和解决经典组合优化问题的重要资源。TSP的核心在于寻找一条最短路径，使得旅行者从起点出发，恰好访问每个给定城市一次后返回起点，其中从一个城市到另一个城市的距离与方向无关。该数据集包含了来自不同来源、规模各异的问题实例，从小型示例到包含数千个城市的大型挑战应有尽有。这些实例不仅用于评估新算法的性能，也是教学中不可或缺的一部分，帮助学生理解复杂优化

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AI面试系统助手深度评测：6大主流工具对比分析导语：秋招季，企业如何破局高效招聘？随着2024年秋招季临近，企业招聘压力陡增。据牛客调研数据显示，74.2%的求职者已接触过AI面试，89.2%的企业认为AI显著提升了筛选效率。

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基于Go的抗封禁爬虫引擎设计在数据为王的数字时代，网络爬虫已成为获取信息的核心工具。本文基于Go语言的高并发特性，设计了一个轻量级但功能完备的爬虫程序。通过标准库net/http实现高效请求，结合x/net/html进行DOM解析，程序可精准抓取网页标题与链接。

Numpy科学计算与数据分析：Numpy数据分析基础之统计函数应用通过本课程的学习，学员将掌握Numpy中用于统计分析的关键函数，如求和(sum)、平均值(mean)、标准差(std)等，能够熟练地在实际数据集中应用这些函数进行数据的聚合与分析。

Erdős–Rényi (ER) 模型Erdős–Rényi (ER) 模型是最早的随机图模型之一，由匈牙利数学家 Pál Erdős 和 Alfréd Rényi 于 1959 年提出。ER 模型主要通过在节点之间随机地添加边来生成图，广泛用于随机图理论的研究和各种网络模型的基础。

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《爬虫实战指南：轻松获取店铺详情，开启数据挖掘之旅》在当今数字化时代，数据就是财富。对于电商从业者、市场调研人员以及数据分析师来说，获取精准的店铺详情数据是洞察市场动态、分析竞争对手、优化自身运营策略的关键一步。而爬虫技术，就像一把神奇的钥匙，能够帮助我们高效地打开数据获取的大门。今天，就让我们一起走进爬虫的世界，开启一场获取店铺详情的实战之旅。

模型拟合问题全解析：从欠拟合、过拟合到正则化（岭回归与拉索回归）欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，同时在新的未见过的数据上也表现不佳。这通常发生在模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式时。欠拟合模型的表现特征如下：

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频数分布表：数据分析的基础工具频数分布表（Frequency Distribution Table）是统计学中用于整理原始数据的工具，它将数据集划分为若干互斥的类别（组），并统计每个类别中数据出现的次数。主要包含以下核心概念：

AI 大模型分类全解析：从文本到多模态的技术图谱在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑着各个领域的格局。为了更好地理解和应用这些复杂多样的AI大模型，对其进行系统的分类显得尤为重要。根据其能力边界、处理模态及任务类型，大模型可划分为多个细分领域，其中既有专注于单一模态的垂直型模型，也有具备跨模态交互能力的通用型模型。这些不同类型的模型在各自的领域发挥着独特的作用，相互协作，共同推动着人工智能技术的发展和应用。

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字节Seed发布扩散语言模型，推理速度达2146 tokens/s，比同规模自回归快5.4倍用扩散模型写代码，不仅像开了倍速，改起来还特别灵活！字节Seed最新发布扩散语言模型Seed Diffusion Preview，这款模型主要聚焦于代码生成领域，它的特别之处在于采用了离散状态扩散技术，在推理速度上表现出色。

Pandas 入门：数据分析的得力工具Pandas 是一个开源的 Python 类库，专为数据分析、处理和可视化设计。它有三大优势：高性能、易用的数据结构和便捷的分析工具，是数据处理的得力助手。

数分思维14：用户研究与数据分析可以从哪些方面进行用户研究。这个功能能满足用户什么需求？用户当前反馈最多的问题是什么？哪些可以重点解决？