数据挖掘

机器学习之心

LASSO回归+特征选择，MATLABMATLAB代码实现了一个带交叉验证的Lasso回归（Lasso Regression）模型，适用于广义线性模型（GLM）框架下的特征选择与正则化回归分析。以下是对该代码的全面分析：

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基于YOLO12-A2C2f-DFFN-DYT-Mona的铁件部件状态识别与分类系统_1💡 推荐语：铁件部件状态识别与分类系统，让工业质检从此告别人工目检，实现AI智能检测！🔥在现代工业生产中，铁件部件的质量检测是确保产品安全可靠的关键环节。传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检问题。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的自动检测系统逐渐成为工业质检的主流解决方案。

脊柱结构异常检测与分类：基于Cascade-RCNN和HRNetV2p-W32模型的改进方案本数据集名为"irregular"，版本为v3，由qunshankj平台用户提供，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集专注于脊柱结构异常的检测与分类，共包含275张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注。数据集经过预处理和增强处理，其中增强过程以50%的概率应用水平翻转，从而创建了每个源图像的2个版本。数据集包含四类脊柱结构异常：“overlapping”（重叠）、“shortened”（缩短）、“thickened”（增厚）和"tortuous"（扭曲）。这些类别涵盖了脊柱结构可能出现的各种异

数据分享者

新闻文本智能识别数据集：40587条高质量标注数据推动自然语言处理技术发展-新闻信息提取、舆情分析、媒体内容理解-机器学习模型训练-智能分类系统在当今信息爆炸的时代，新闻文本的自动识别与分类已成为自然语言处理领域的重要研究方向。一个高质量的新闻文本分类数据集对于推动新闻信息提取、舆情分析、媒体内容理解等应用具有重要价值。本数据集为新闻文本智能识别提供了强有力的数据支撑，包含了40,587条精心标注的新闻文本样本，涵盖Reuters官方新闻与非Reuters类型的文本内容，为机器学习模型训练提供了丰富而多样化的训练素材。

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机器学习——16种模型(基础+集成学习)+多角度SHAP高级可视化+Streamlit交互式应用+RFE特征选择+Optuna+完整项目集成自动化统计筛选、SMOTE平衡与Optuna优化，构建Voting/Stacking高性能模型；融合DCA、校准曲线及SHAP/LIME进行深度验证与解释，并基于Streamlit实现Web端部署，打通从数据挖掘到应用落地的全链路。

YangYang9YangYan

2026大专计算机专业学数据分析的价值分析数据分析行业在数字化转型浪潮中持续扩张，2026年企业对数据驱动决策的需求将进一步增长。大专计算机专业学生掌握数据分析技能，可快速匹配互联网、金融、电商等领域岗位，初级岗位平均薪资预计达8k-15k/月，职业路径可向数据科学家或商业分析师进阶。

肝脏疾病病理特征识别与分类：基于GFL_R101-DConv-C3-C5_FPN_MS-2x_COCO模型的深度学习方法研究在医疗影像分析领域，肝脏疾病的早期诊断对提高患者生存率至关重要。本文介绍了一种基于改进的GFL（Generalized Focal Loss）模型进行肝脏疾病病理特征检测的方法。随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在医学影像分析中的应用日益广泛，特别是在肝脏疾病的自动检测和分类方面展现出巨大潜力。

自然景观分类与识别_YOLO11_C3k2_IDWC改进方法详解自然景观分类与识别是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于环境监测、城市规划、生态保护等领域。随着深度学习技术的发展，目标检测算法在自然景观识别中展现出强大的能力。本文将详细介绍基于YOLO11的C3k2_IDWC改进方法，帮助大家更好地理解这一技术！🚀

棉田方向识别与分类_yolo11-seg-repvit实现_1棉田管理是农业生产中的重要环节，而棉株方向的准确识别对于机械化作业、精准施肥和病虫害防治具有重要意义。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的棉田方向识别系统逐渐成为研究热点。本文将详细介绍如何使用YOLO11-seg-repvit模型实现棉田植株方向的精确识别与分类，为智能农业提供技术支持。

知识图谱如何结合 RAG实现更精确的知识问答知识图谱如何结合 RAG实现更精确的知识问答一、核心思想二、典型融合方式三、技术实现要点四、优势总结五、应用场景六、挑战与展望

余丁，微生信

在线绘制特殊形状（三角行，菱形，五边形，六边形，椭圆，圆形）聚类热图导读：当热图褪去方正的色块，化为一片星罗棋布的圆形矩阵，数据的呈现便瞬间轻盈而灵动。《Phytomedicine》文章Cannabidiol improves cognitive impairment after traumatic brain injury by attenuating neuronal oxidative stress and apoptosis via the SET/PP2A/Akt signaling axis. Fig 2A的圆点热图展示了三组间差异基因的表达情况，红色表示表达

龙虾性别分类与未定义类别识别模型训练 tood_r50_fpn_ms-2x_coco实现详解_1该数据集名为lobster_male_female_undefine，版本为v4，于2023年7月20日通过qunshankj平台导出。数据集采用CC BY 4.0许可协议，由qunshankj用户提供，总计包含2521张图像，所有图像均已采用YOLOv8格式进行标注。数据集在预处理阶段对每张图像进行了像素数据的自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）以及拉伸至640x640像素的尺寸标准化。为增加数据多样性，数据集应用了数据增强技术，包括90度旋转（无旋转、顺时针、逆时针各占概率）、亮度随机调整（-25

企业级智能PPT生成：Amazon云+AI驱动，全流程自动化提效PPT是企业业务沟通、数据呈现、对外展示的核心载体，但传统制作流程早已成为效率瓶颈：财务熬夜整合财报、市场耗时适配多区域推广、技术跨部门对接数据才能完成汇报……

面向大模型开发：在项目中使用 TOON 的实践与流式处理目录面向大模型开发：在项目中使用 TOON 的实践与流式处理一、使用 npx 快速体验：将 JSON 转换为 TOON

数据挖掘（六）--conda安装与使用指南：Miniconda篇Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，它不仅支持Python程序，还可以管理其他语言的软件包。Conda的主要优势在于：

YOLOv8-Seg改进系列真空喷嘴质量检测与分类任务实现该数据集名为injecteur，是一个专门用于真空喷嘴质量检测的计算机视觉数据集，于2024年5月8日创建并导出，采用CC BY 4.0许可证发布。数据集通过qunshankj平台构建，该平台是一个端到端的计算机视觉解决方案，支持团队协作、图像收集与管理、数据标注、模型训练与部署等功能。数据集包含638张图像，所有图像均经过预处理，包括自动方向调整和EXIF方向信息剥离，以及拉伸至640×640像素的统一尺寸。为增强模型的鲁棒性，每个原始图像生成了三个增强版本，增强方法包括随机90度旋转（无旋转、顺时针、

基于YOLOv8-Seg-RepHGNetV2的银耳缺陷检测与分类实现本数据集为银耳缺陷检测与分类任务提供了丰富的视觉样本，共包含7230张图像，采用YOLOv8格式进行标注。数据集涵盖了银耳生产过程中可能出现的多种缺陷类型，包括霉变(m)、腐烂(l)、黑斑(b)、切伤(q)、根部问题(g)以及粘附物(n)等。这些缺陷以不同组合形式出现，标记过程具有相当挑战性。特别值得注意的是，数据集将缺陷细分为多个等级，如e1表示极易区分的缺陷部分，e-m包含白块化、长毛和霉变等情况，e-b指纯粹胡须状缺陷，而e-b-l则为胡须加四周异常色等复杂情况。此外，数据集还包括轻度烂面(e-l)

YOLOv11改进版_CAA_HSFPN网络_六种手势检测与分类_1本数据集名为hand-detect，采用CC BY 4.0许可证授权，由qunshankj用户提供并导出。该数据集包含1705张图像，所有图像均已经过预处理，包括自动调整像素数据方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整至640x640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。数据集采用YOLOv8格式进行标注，包含六个类别：低触(dicham)、滴流(dilui)、低喃(dinhanh)、停止(dunglai)、左摆(rephai)和右摆(retrai)。数据集已按照训练集、验证集和测试集进行划分，适用于基于深度

中专学历转行招聘数据分析的可行性分析数据分析技能在招聘领域的应用日益广泛，掌握相关技术能够提升职业竞争力。中专学历背景转行需结合实际情况制定学习路径。

做科研的周师兄

【MATLAB 实战】｜多波段栅格数据提取部分波段均值——批量处理（NoData 修正 + 地理信息保真）_后附完整代码水文气象、生态环境科研党注意！处理长时间序列数据时，是不是常遇到这些痛点：NoData 值干扰计算导致结果失真、批量处理多年数据重复劳作、保存后丢失地理参考无法对接 GIS 分析？这份优化版 MATLAB 代码直接直击核心，附带逐行深度解析，新手也能轻松复刻！