数据挖掘

数据挖掘 | 决策树ID3算法ID3算法是一种用于构建决策树的经典算法。它的核心逻辑是根据 “信息增益” 来选择划分特征，通过递归的方式一步步构建决策树。简而言之，就是每次选择对分类结果最有帮助的特征来分割数据，不断重复这个过程，直到生成一棵能对数据进行分类的决策树。 1. 特征选择特征选择指的是从数据的多个特征中，挑选出最适合作为当前节点划分标准的那个特征。

奥威BI：打破数据分析的桎梏，让决策更自由在当今数据驱动的商业环境中，企业IT人员常常面临一个共同的挑战：数据分析的灵活性与效率如何平衡？想象一下，当一位管理者发现某个关键指标异常时，他们需要快速从多张报表中挖掘原因，但传统的BI工具往往限制了分析路径，导致决策受阻。今天，我们将探讨奥威BI如何通过创新的“任意报表穿透钻取”功能，解决这一痛点，并为企业IT人员带来前所未有的数据分析体验。

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私域实战笔记

企业微信SCRM怎么选？工具适配与落地实操指南企业在借助企业微信开展私域运营时，常面临客户活跃度不足、触达针对性弱、跟进流程不规范等问题，这些问题的核心在于未选对适配的企业微信SCRM工具，导致精细化运营难以落地。企业微信5.0版本升级后，基于其开放能力，通过合理选择与应用SCRM工具，可有效解决上述运营痛点。本文将从需求分析、核心工具拆解、落地流程、避坑要点四个维度，提供企业微信SCRM的选择与应用参考。

基于 C++ 的高性能批量媒体文件压缩程序本项目旨在开发一个基于C++的高性能批量媒体文件压缩程序，专门针对本地存储的视频和图片文件进行高效压缩处理。程序的核心特点是具备质量可调节和速度自适应能力，能够根据用户设定的质量要求智能调整压缩参数，在保证输出质量的同时最大化处理效率。

OCR 新范式！DeepSeek 以「视觉压缩」替代传统字符识别；Bald Classification数据集助力高精度人像分类公共资源速递1 个公共教程：* DeepSeek-OCR：利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法5 个公共数据集：

基于大数据的短视频流量数据分析与可视化博主介绍：java高级开发，从事互联网行业六年，熟悉各种主流语言，精通java、python、php、爬虫、web开发，已经做了多年的设计程序开发，开发过上千套设计程序，没有什么华丽的语言，只有实实在在的写点程序。

结合HOG特征与支持向量机(SVM)的车牌字符识别系统摘要：随着智能交通系统的发展，车牌识别（LPR）技术已成为交通管理、自动收费和停车管理等领域的重要组成部分。传统车牌识别方法在处理高质量图像时效果较好，但在复杂环境下（如车牌倾斜、模糊或背景干扰）存在识别困难。本文提出一种结合HOG特征与支持向量机（SVM）的车牌字符识别系统，旨在提高识别准确性和鲁棒性。通过HOG特征提取与SVM分类器，该系统在字符识别中表现出色，能够有效处理不同环境下的车牌图像。

官学商大跨界 · 产学研大综合：融智学新范式应用体系摘要：融智学发展已进入成熟实践阶段，形成"官学商大跨界"与"产学研大综合"的创新体系。该体系以融智学理论为核心引擎，构建了三大协同机制：1）顶层设计中政府部门提供政策引导和场景支持，学界贡献理论创新，商业领域实现价值转化；2）"温故知新再清零"的方法论内核实现知识系统化与持续创新；3）产学研政商循环体系以产品为导向，降低沟通成本，加速成果转化。AI技术在该体系中发挥关键赋能作用，从研究助手到智能决策支持，推动形成人机互助的智慧社会新范式。这一框架标志着融智学从理论构想发展为能够重塑生产关系的实践体系。

AI驱动的测试：用Dify工作流实现智能缺陷分析与分类在软件测试领域，缺陷分析一直是耗时且依赖专家经验的工作。测试工程师需要手动阅读缺陷报告、理解问题现象、分析根本原因并进行正确分类——这个过程平均每个缺陷需要15-20分钟，而且分类准确性严重依赖个人经验。现在，通过Dify工作流与AI技术的结合，我们可以实现缺陷分析的自动化和智能化，将处理时间缩短到2-3分钟，准确率提升至95%以上。

数学建模算法案例精讲500篇-【数学建模】DBSCAN聚类算法目录前言算法原理相关术语DBSCAN的主要特点DBSCAN算法动态示意图样本点组成DBSCAN算法思想

回归、预测、分类三者关系这三个概念的关系可以这样理解：Prediction（预测）是一个总概念，它包含所有“根据输入数据推断输出结果”的任务。在 Prediction 之下，可以分为两大类：

泰迪智能科技

分享|智能决策，精准增长：企业数据挖掘关键策略与应用全景在当今高度信息化的商业环境中，数据已成为企业发展的核心驱动力。然而，不少企业仍停留在基础数据分析阶段，未能充分释放数据的深层价值。面对日益激烈的市场竞争，企业亟需转变思维，将数据挖掘置于战略高度，借助先进技术从海量信息中提取关键洞察，赋能业务决策，提升综合竞争力。

用Python做数据分析之数据表清洗对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。

开发者工具分享

用户调研样本不具代表性时怎么办在用户研究和需求分析中，当调研样本不具代表性时，最大的问题是结论失真，导致产品和项目决策偏离真实用户需求。样本的偏差可能让团队错误判断用户画像，从而影响功能设计、市场策略和资源配置。正如统计学家乔治·博克斯所说：“所有的模型都是错的，但有些是有用的。”调研的关键不在于完美无缺，而在于如何在不完美中做出最接近真实的判断。因此，当遇到样本不具代表性时，项目经理需要通过方法优化、数据补充和过程控制来降低风险。

搞科研的小刘选手

【多所高校合作】第四届图像处理、计算机视觉与机器学习国际学术会议(ICICML 2025)第四届图像处理、计算机视觉与机器学习国际学术会议(ICICML 2025)2025 4th International Conference on Image Processing, Computer Vision and Machine Learning

人大博士的交易之路

今日行情明日机会——20251104上证指数今天缩量收阴线，早盘一路跳水尾盘拉升，小级别继续震荡的走势，收盘价跌破10日均线，macd即将死叉。板块上权重股以及消费板块有所表现。

多模态技术深度探索：融合视觉与语言的AI新范式🌟 Hello，我是蒋星熠Jaxonic！ 🌈 在浩瀚无垠的技术宇宙中，我是一名执着的星际旅人，用代码绘制探索的轨迹。 🚀 每一个算法都是我点燃的推进器，每一行代码都是我航行的星图。 🔭 每一次性能优化都是我的天文望远镜，每一次架构设计都是我的引力弹弓。 🎻 在数字世界的协奏曲中，我既是作曲家也是首席乐手。让我们携手，在二进制星河中谱写属于极客的壮丽诗篇！

甄心爱学习

数据挖掘6-AI总结递归选择“最能提升纯度”的属性切分数据，直至叶子几乎纯净或满足停止条件（深度/最小样本/最小增益等）。

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请求、认证与响应数据解析：1688 商品 API 接口深度探秘在电商数据采集与分析领域，1688 平台的商品数据具有极高的商业价值。通过 1688 提供的 API 接口，开发者可以合法、高效地获取商品信息，为供应链分析、市场调研等场景提供数据支持。本文将从请求构建、身份认证到响应解析，全方位探秘 1688 商品 API 的使用方法，并提供完整的代码实现示例。