数据挖掘

财务运营域——营收稽核系统设计本文主要介绍了营收稽核系统的背景、特点与作用。营收稽核系统的产生源于营收管理复杂性、财务合规与审计需求、提升数据透明度与决策效率、防范舞弊与风险管理、技术进步与自动化需求、多元化业务模式以及跨部门协作与数据整合等多方面因素。其特点包括自动化与智能化、实时监控与异常检测、多渠道数据整合、财务合规与税务支持、多元化收入模型适配、数据可视化与分析以及审计与追溯能力。其作用主要体现在提高准确性、优化财务管理、确保合规性等方面。

大模型经济困局突围战：寻找打破“算力暴政“的下一个奇点目录大模型经济困局突围战：寻找打破"算力暴政"的下一个奇点小瓜有话说一、繁荣表象下消失的利润二、困住AI商业化的三层铁笼

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HDBSCAN：密度自适应的层次聚类算法解析与实践HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering）是基于DBSCAN改进的先进聚类算法，突破传统密度聚类对全局密度的假设，能够有效处理变密度数据分布。其核心创新在于将密度聚类转化为层次结构，通过稳定性分析提取最优平面聚类，无需预设密度阈值参数eps，显著提升算法鲁棒性。

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【数据挖掘】数据仓库数据立方体是多维数据模型的一种表现形式，用于组织和存储数据，以支持高效的数据分析和 OLAP 操作。它将数据按照多个维度进行划分，每个维度代表数据的一个特征或属性，不同维度的组合形成了数据的不同视角。

人工智能(AI)的不同维度分类人工智能(AI)的分类对机器学习进行分类的方式多种多样，可以根据算法的特性、学习方式、任务类型等不同维度进行分类这些分类都不是互斥的：

伊一大数据&人工智能学习日志

自然语言处理NLP 04案例——苏宁易购优质评论与差评分析上一篇文章，我们爬取了苏宁易购平台某产品的优质评价和差评，今天我们对优质评价与差评进行分析selenium爬取苏宁易购平台某产品的评论-CSDN博客

理解构件的3种分类方法对于Java程序员来说，理解“构件分类方法”是非常重要的，因为这直接关系到如何高效地管理和复用软件组件。以下是针对三种常见分类方法的具体解释：

是一只努力的小菜鸡啦

数据分析和数据挖掘的工作内容

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SVM对偶问题对偶问题：在线性规划中，每一个线性规划问题(称为原问题)都有一个与之对应的对偶问题。从数学形式上看，如果原问题是求解一个线性目标函数的最大值（或最小值），在满足一系列线性不等式（或等式）约束的条件下，那么对偶问题就是通过原问题的约束条件系数和目标函数系数等信息构建的另一个线性规划问题。这两个问题之间存在着紧密的数学关系。

深度学习之图像回归（二）这篇文章主要是在图像回归（一）的基础上对该项目进行的优化。（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化

线性模型 - Logistic 回归Logistic 回归(Logistic Regression，LR)是一种常用的处理二分类问题的线性模型。

深度学习之图像回归（一）图像回归任务主要是理解一个最简单的深度学习相关项目的结构，整体的思路，数据集的处理，模型的训练过程和优化处理。

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爬虫获取的数据能用于哪些数据分析？爬虫获取的数据可以应用于多个领域和场景，为不同行业的专业人士提供支持。以下是一些常见的数据分析应用场景：

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R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化全文链接：https://tecdat.cn/?p=40424在空间数据分析领域，准确的模型和有效的工具对于研究人员至关重要。本文为区域数据的贝叶斯模型分析提供了一套完整的工作流程，基于Stan这一先进的贝叶斯建模平台构建，帮助客户为空间分析带来了新的解决方案（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。

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易基因： ChIP-seq+DRIP-seq揭示AMPK通过调控H3K4me3沉积和R-loop形成以维持基因组稳定性和生殖细胞完整性｜NAR原文：ChIP-seq+DRIP-seq揭示AMPK通过调控H3K4me3沉积和R-loop形成以维持基因组稳定性和生殖细胞完整性｜NAR

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树莓派 4B：AI 物联网完整部署方案人工智能（AI）和物联网（IoT）正在快速融合，使得智能监控、工业自动化、智能家居等场景变得更加智能化。树莓派 4B 作为一款低功耗、高性价比的嵌入式计算平台，可以运行 AI 模型，并结合 IoT 设备，实现目标检测、远程报警、智能控制等功能。

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【数据挖掘】ARFF格式与数据收集ARFF（Attribute - Relation File Format）是一种用于存储数据集的文本文件格式，常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据，包括属性定义、关系信息以及数据实例。

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深度学习模型应用场景全解析：CNN、Transformer、BERT、RNN与GAN在深度学习的广阔天地里，各种模型如繁星点点，各自闪烁着独特的光芒。今天，让我们一同探索这些模型的适用场景、优势与局限，为您在模型选择时提供一份实用的指南。

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【数据挖掘】深度挖掘减少样本集数量可以提高计算效率、降低存储成本，避免过拟合等问题。常见方法有随机采样、分层采样、基于密度的采样等。