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机器学习

基于大数据爬虫+智能AI大模型的母婴商品推荐系统开题报告

摘要：本研究旨在开发基于大数据爬虫和AI大模型的母婴商品推荐系统，解决当前母婴电商平台商品同质化严重、推荐精准度不足等问题。系统通过爬虫技术整合多源母婴商品数据，利用AI大模型实现语义分析和需求挖掘，构建混合推荐模型。研究重点包括多源数据采集处理、推荐算法优化、系统功能开发及测试优化。创新点在于技术融合、动态需求捕捉和安全性权重设计，形成闭环推荐服务。预期成果包括技术方案、可落地系统和应用指标（推

 猿新
2026-01-22 18:35:04

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#人工智能 #大数据 #爬虫 +4
大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于机器学习的眼底图像糖尿病视网膜病变诊断系统

随着计算机视觉和深度学习技术的持续进步，基于眼底图像进行糖尿病视网膜病变诊断成为了医学影像分析领域的重要课题。本文介绍了一个基于 Python 和 YOLO11 模型的糖尿病视网膜病变诊断系统，该系统借助先进的计算机视觉与深度学习技术，旨在实现对糖尿病视网膜病变的准确、实时诊断。系统主要具备眼底图像采集、病变检测与识别，以及诊断结果可视化展示等核心功能。

~计算机专业杨工~
2026-01-24 20:15:00

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#大数据 #深度学习 #机器学习
大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于机器学习的乳腺癌疾病预防诊断方法研究

随着计算机视觉和深度学习技术在医疗领域的持续进步，基于Python和YOLO11模型的乳腺癌疾病预防诊断方法作为一种高效且精准的检测手段，已经引起了广泛关注。本文介绍了一个结合先进计算机视觉和深度学习技术的乳腺癌智能诊断算法，旨在实现对乳腺癌的准确、早期诊断。该算法的主要功能包括医学影像数据的处理、特征提取与分析，以及诊断结果的可视化展示。通过医学影像设备采集乳腺组织图像，利用YOLO11模型进行

 ~计算机专业杨工~
2026-01-24 20:00:00

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#大数据 #深度学习 #机器学习
DAY10 机器学习建模与评估

机器学习建模与评估全过程以及反思总结

 m0_70272729
2026-01-29 17:30:24

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#机器学习 #人工智能 #python +3
最新AI-Python自然科学领域机器学习与深度学习技术

更进一步，以大模型（Foundation Models）为代表的新型人工智能范式——包括预训练-微调机制、跨模态表征、上下文学习与生成能力——正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与迁移潜力。2.多维数据结构：时间序列、纵向数据、空间场数据、面板数据以及内生/外生变量辨析。2.广义线性模型（GLM）：泊松、负二项、Gamma、零膨胀。1.数据尺度分

 梦想的初衷~
2026-01-29 16:41:43

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#人工智能 #python #机器学习
机器学习概述

机器学习作为人工智能的核心技术分支，本质是通过数据分析让计算机自主挖掘数据中的规律，无需依赖预设方程模型即可实现智能决策。其核心价值在于将数据转化为可复用的“规则”，支撑图像识别、自然语言处理、推荐系统等多领域的智能化应用。从发展脉络来看，机器学习经历了从早期规则驱动到现代数据驱动的演进，在大数据、高算力的支撑下，已进入深度学习与强化学习并行发展的新阶段，持续为各行业带来技术革新。

zs_0326
2026-01-28 20:57:13

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#机器学习 #人工智能
机器学习python房屋数据分析可视化预测系统(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码

数据分析:系统利用Python中的数据分析和统计库(如Pandas、Numpy等)，对一手房房源数据进行分析和建模。这包括对不同地区、楼盘类型、户型、价格范围等因素进行统计和分析。这些信息包括楼盘名称、开发商、楼盘地址、户型、价格、面积、朝向、装修情况、楼盘特点等。在采集数据时，可以设置关键词、地区筛选、价格范围、楼盘类型等参数，以获取感兴趣的房源信息。基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系

 北夷烟雪江中雨
2026-02-03 13:18:33

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#机器学习 #python #数据分析
大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于机器学习的中文书目自动分类的设计与实现

随着信息技术的迅猛发展，企业ESG（环境、社会和治理）评分可视化系统逐渐成为企业管理和可持续发展研究中的重要工具。在大数据时代，如何高效、准确地实现企业ESG评分的可视化，成为提升企业透明度和管理效能的关键问题。本文设计并实现了一个基于Django大数据技术的企业ESG评分可视化系统，该系统采用随机森林算法，旨在通过先进的数据分析和可视化技术，为企业提供高效、准确的ESG评分展示。首先，系统构建了

 ~计算机毕设小王老师~
2026-02-01 17:30:59

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#机器学习 #大数据 #深度学习
计算机毕业设计Python农作物产量预测分析农作物爬虫农产品可视化农产品推荐系统机器学习深度学习大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

摘要：本文提出基于Hadoop+Spark+Hive的分布式旅游推荐系统，通过HDFS存储海量数据，Hive进行数据清洗，Spark MLlib实现混合推荐算法。实验表明，系统在10万用户×1万景点数据集上，推荐响应时间较单机系统缩短82%，冷启动用户点击率提升24%。系统采用分层架构设计，结合协同过滤与内容过滤算法，有效解决了传统推荐系统数据处理效率低、算法精准度不足的问题，为旅游行业数字化转型

 haochengxu2022
2026-02-03 14:25:19

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#python #机器学习 #大数据 +3
计算机毕业设计Spark地铁客流量预测交通大数据交通可视化大数据毕业设计深度学习机器学习大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

本文介绍了一个基于Apache Spark的地铁客流量预测系统开发项目。系统采用分层架构设计，利用Spark处理TB级数据，结合机器学习算法（LSTM/XGBoost）实现高精度客流预测（MAPE≤10%）。项目包含数据采集、模型训练、可视化三大模块，支持实时预测与历史数据分析。实施周期9周，需4节点Spark集群资源。交付成果包括系统代码、模型文件和完整文档。该系统可提升地铁运营效率，适合大数据

 haochengxu2022
2026-02-02 11:03:28

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#大数据 #spark #python +3
大模型面试题：大模型训练模式和推理模式的主要流程和区别是什么？

我整理好的1000+面试题，请看或者最好将URL复制到浏览器中打开，不然可能无法直接打开好了，我们今天针对上面的问题，

W: 算法狗后台回复资料领取面试题库
2026-02-06 16:03:39

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#语言模型 #人工智能 #机器学习 +1
机器学习之逻辑回归

因此，取对数似然的负值并求平均，就得到了逻辑回归的损失函数：交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），实现了将对数似然最大化转换为最小化的问题。虽然预测函数 h_θ(x)是非线性的（因为Sigmoid是非线性的），但决策边界本身在特征空间中是线性的。逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法，特别是二分类问题。（任意实数）转换为概率值（0到1之间），实现从回归到分类的转换。，使得在这组参数下，

1_子非鱼
2026-02-05 10:46:22

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#机器学习 #逻辑回归 #人工智能
机器学习之线性回归

决定系数（Coefficient of Determination），记作R²，是用于评估回归模型拟合优度的重要指标。线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法，它通过找到特征与目标值之间的线性关系来进行预测。简单来说，就是用一条直线（或平面/超平面）来拟合数据点，使得预测值与实际值之间的差距最小。最大似然估计思想：找到最有可能产生观测数据的参数值。：模型预测值与真实值之间的差异平方和。：真实值

 1_子非鱼
2026-02-05 08:31:15

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 30

#机器学习 #线性回归 #人工智能
机器学习与深度学习

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。深度学习则是机器学习的一个子集，特指利用人工神经网络，通过模仿人类大脑的数据处理和模式生成能力实现自动决策的算法。与其他机器学习算法相比，深度学习的精度明显较高。人工神经网络是模拟人脑神经元的网络结构，正是人工神经网络使得深度学习成为可能。

慕言650
2026-02-08 20:48:44

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#机器学习 #深度学习
深度学习样本不平衡的实战调优策略与代码实现

本文针对深度学习分类任务中的样本不平衡问题，提供了从数据、模型、损失函数到评估指标的实战调优策略。详细解析了SMOTE、Focal Loss等核心技术的代码实现，并强调应使用PR曲线等指标替代准确率，以构建在真实场景中稳定有效的模型。

kamilios
2026-02-14 00:34:54

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#深度学习 #机器学习
【预测模型】基于机器学习的土壤污染状态识别附Matlab代码

土壤作为生态系统的重要组成部分，对维持生态平衡、保障农业生产和人类健康起着关键作用。然而，随着工业化和城市化进程的加速，土壤污染问题日益严峻。土壤污染不仅会导致土壤质量下降、农作物减产和品质恶化，还可能通过食物链富集对人类健康造成潜在威胁。因此，准确、快速地识别土壤污染状态对于土壤污染的有效防治和生态环境保护至关重要。传统的土壤污染检测方法虽然能够提供较为准确的检测结果，但存在成本高、耗时久、操作

 荔枝科研工作室
2026-02-11 23:17:03

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#机器学习 #matlab #人工智能
【AI基础学习系列】八、机器学习常见名词汇总

本文系统梳理了2025-2026年机器学习领域的核心术语，涵盖基础概念、三大学习范式、数据预处理、评估指标、优化方法和前沿技术。重点包括：AI与机器学习的区别、监督/无监督/强化学习的特点、过拟合/欠拟合的识别、分类/回归/生成任务的评估指标、梯度下降/正则化等优化技术，以及MoE、RAG、Agent等前沿方向。特别强调LLM相关概念如RLHF、模型蒸馏和合成数据的重要性。文章采用白话解释+对比分

 likuoelie
2026-02-25 11:00:03

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#人工智能 #学习 #机器学习
计算机毕业设计Python旅游评论情感分析 NLP情感分析 LDA主题分析 bayes分类旅游爬虫旅游景点评论爬虫机器学习深度学习(源码+文档+PPT+讲解)

本文综述了Python在旅游评论情感分析中的应用进展。文章从技术演进、方法对比、应用场景和未来挑战四个维度展开：1）技术层面，介绍了从情感词典、机器学习到深度学习的方法迭代；2）对比分析了不同方法在效率与精度上的权衡；3）阐述了情感分析在旅游企业优化、游客决策和市场研究中的应用价值；4）指出了领域适配性、多模态融合等未来研究方向。研究表明，Python生态为旅游评论情感分析提供了完整工具链，深度学

 haochengxu2022
2026-02-27 11:43:31

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#机器学习 #python #大数据 +2
计算机毕业设计hadoop+spark+hive招聘大数据分析可视化招聘推荐系统大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

本文综述了Hadoop+Spark+Hive技术在招聘大数据分析中的应用。Hadoop提供分布式存储，Spark实现高效计算，Hive简化数据查询，三者结合可处理海量招聘数据。重点探讨了推荐算法创新（如知识图谱、BERT模型）、可视化技术（ECharts、D3.js）的应用，并分析了数据质量、实时性等现存挑战。未来趋势包括图计算、联邦学习等方向。该技术栈已成功支持招聘行业从批量处理向实时分析的转型

 haochengxu2022
2026-02-27 12:13:52

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 23

#hadoop #大数据 #机器学习 +2
机器学习ROC曲线中的阈值优化策略

本文深入探讨了机器学习ROC曲线中的阈值优化策略。阈值作为模型预测概率的“及格线”，直接决定了召回率与误报率的权衡。文章系统阐述了五大核心优化策略，包括基于业务代价权衡、锁定性能指标、利用Youden指数等方法，旨在帮助从业者根据具体场景找到最优的“黄金阈值”，从而最大化模型的业务价值。

river
2026-02-23 01:36:46

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#机器学习
2024美赛C题深度解析：基于机器学习的网球比赛势头预测模型构建

本文深度解析了2024年美赛C题，探讨如何将网球比赛中主观的“势头”概念转化为可量化的机器学习预测模型。文章以2023年温网决赛数据为例，详细阐述了从数据预处理、特征工程到模型选择（如XGBoost、LSTM）与评估的全过程，并讨论了模型的泛化能力及对球员教练的实用建议。

卡布斯夫斯基
2026-03-01 01:27:50

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 5

#机器学习
吴恩达机器学习实战：从线性回归到神经网络

本文以吴恩达机器学习课程为蓝本，提供从线性回归到神经网络的实战指南。文章深入浅出地讲解了梯度下降、逻辑回归、正则化及反向传播等核心概念，并附有代码示例，旨在帮助读者理解算法原理，掌握模型诊断与优化技巧，从而从理论迈向实践，构建扎实的机器学习基础。

景子小姐Yume
2026-02-26 00:06:34

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 12

#机器学习 #线性回归 #神经网络
深度学习损失函数实战指南：从理论到代码实现

本文提供了深度学习损失函数的实战指南，从理论到代码实现全面解析。文章将损失函数比作模型训练的“导航仪”，详细阐述了其在回归任务（如MSE、MAE、Huber损失）和分类任务（如交叉熵、Focal Loss）中的核心作用与选择策略，并辅以PyTorch代码示例，帮助开发者根据具体任务和数据特性，选择并实现最合适的损失函数以优化模型性能。

史图馆
2026-02-28 00:10:22

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 5

#深度学习 #机器学习
计算机毕业设计hadoop+spark+hive在线教育可视化课程推荐系统大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

本文探讨了Hadoop+Spark+Hive技术在在线教育数据分析中的应用。研究显示，该技术栈通过分布式存储（HDFS）、内存计算（Spark）和数据仓库（Hive）协同工作，显著提升了教育数据处理能力。创新点包括：混合推荐算法（准确率提升28%）、知识图谱增强（长尾课程曝光率提升30%）和实时流处理（响应时间98ms）。可视化工具实现多维数据展示，如热力图分析课程活跃度。研究还指出当前局限（实时

 haochengxu2022
2026-02-27 12:03:10

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 22

#hadoop #大数据 #机器学习 +2
python+机器学习基于肺癌数据分析可视化与预测系统

本文介绍了一个基于Python和机器学习的肺癌数据分析系统，该系统整合了数据采集、预处理、特征工程、模型构建与评估等完整流程。系统功能包括：1）多源数据采集与清洗；2）特征提取与选择；3）多种机器学习模型训练与优化；4）多维度评估指标分析；5）可视化展示统计分析结果；6）临床预测与决策支持。通过该系统，可为肺癌诊断、预后评估及个性化治疗提供数据支持，最终实现辅助医疗决策的目标。系统采用主流Pyth

QQ79120063
2026-02-18 14:53:01

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 14

#python #机器学习 #数据分析
机器学习模型训练过程中的超参数调优方法与自动化工具

例如，Keras Tuner提供直观的API，支持多种搜索策略，适用于深度学习模型的调参。在机器学习模型的训练过程中，超参数的选择直接影响模型的性能表现。贝叶斯优化是一种基于概率模型的超参数调优方法，通过构建目标函数的代理模型（如高斯过程）来预测超参数组合的性能，并选择最有潜力的参数进行试验。相比之下，随机搜索通过随机采样超参数组合进行测试，能以更少的计算资源获得较好的结果。通过合理选择超参数调优

 2601_95518463
2026-03-14 06:19:15

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 4

#机器学习 #自动化 #人工智能
基于python的运用机器学习技术对网络暴力言论的分类和检测(源码+文档+调试+可视化大屏)

该系统主要基于Python编程语言，利用机器学习技术进行开发。机器学习是一种能够自动从数据中学习并做出预测或分类的技术。通过训练一个机器学习模型，系统可以自动识别网络上的暴力言论。数据收集与预处理：收集大量的网络言论数据，包括暴力言论和非暴力言论。对数据进行预处理，如去噪、分词、去除停用词等，以提高模型的训练效果。特征提取：从预处理后的数据中提取有用的特征，如词汇特征、语法特征、情感特征等。这些特

 QQ79278590
2026-03-03 12:09:38

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 5

#机器学习 #python #分类
基于机器学习的预测服务质量的车联网（V2X）研究附Python代码

车联网（V2X，Vehicle-to-Everything）作为智能交通系统的核心支撑技术，通过实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与云端（V2C）及车辆与行人（V2P）的全方位通信，为自动驾驶、交通协同调度等场景提供关键数据传输支撑。服务质量（QoS，Quality of Service）作为衡量V2X通信可靠性、实时性、吞吐量的核心指标，直接决定了智能交通应用的落地效果与安

 Matlab大师兄
2026-03-12 21:12:24

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 8

#机器学习 #python #人工智能
WEKA实战指南：从数据预处理到机器学习模型部署

本文提供了一份全面的WEKA实战指南，详细介绍了从数据预处理到机器学习模型部署的完整流程。作为一款开箱即用的开源软件，WEKA通过其图形化界面和丰富的算法库，帮助用户高效完成数据清洗、分类、聚类及关联规则挖掘等任务，并讲解了如何通过保存模型、KnowledgeFlow及Java API将模型应用于实际生产环境。

lilh34434
2026-03-11 04:12:28

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 3

#机器学习 #数据挖掘
深度学习验证集实战指南：何时不可或缺，何时可以舍弃？

本文深入探讨了深度学习项目中验证集的核心作用与实战应用。验证集作为模型训练过程中的“独立裁判”，在超参数调优、模型选择和评估数据增强效果等关键场景中不可或缺。文章通过生动的比喻和代码示例，详细说明了如何科学划分与使用验证集，并分析了在小数据集、模型微调等特定情况下可考虑的替代策略，为开发者提供了全面的实战指南。

月光族代表
2026-03-02 03:09:02

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 6

#深度学习 #机器学习
计算机毕业设计Django+Vue.js高考推荐系统高考分数线预测大数据毕设(源码+LW文档+PPT+讲解)

本文综述了Django与Vue.js在高考推荐系统中的融合应用，重点分析了技术架构、推荐算法、功能模块及性能优化等关键方面。Django提供高效的后端支持，Vue.js实现动态交互界面，二者结合构建了高性能的推荐系统。系统采用混合推荐算法，整合协同过滤与内容推荐，并引入可视化分析增强用户体验。文章还探讨了当前面临的冷启动、算法解释性等挑战，提出联邦学习、边缘智能等未来研究方向。该技术方案为高考志愿

 haochengxu2022
2026-03-15 11:42:29

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#大数据 #python #深度学习 +3
PSO-LightGBM回归预测模型代码PSO-LightGBM回归预测模型，Python代码，粒子群优化算法，多输入单输出，有示例数据，可以直接替换，机器学习模型，可以预测未来值

PSO-LightGBM回归预测模型代码PSO-LightGBM回归预测模型，Python代码，粒子群优化算法，多输入单输出，有示例数据，可以直接替换，机器学习模型，可以预测未来值

 2501_90824910
2026-03-09 09:15:00

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 10

#算法 #机器学习 #回归