logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

数据挖掘实战(5):实战篇

博客内容是书籍: **《Python数据分析与挖掘实战》** 的阅读笔记。内容分为三个部分:第一部分:**第10章 :家用电器用户行为分析与事件识别**的内容;第二部分:**第11章 :应用系统负载分析与磁盘容量预测**的内容;第三部分:**第12章 :电子商务网站用户行为分析及服务推荐**的内容;

#数据挖掘#python
[机器学习] : 监督学习 (框架)

思维导图-监督学习1. 分类1.1 分类学习1.2 分类学习-评价1.3 分类学习-评价标准1.4 Sklearn Vs 分类1.5 分类算法的应用2. 回归分析2.1 Sklearn vs 回归2.2 回归应用

#机器学习#python#算法
Agent Skills架构解析

摘要: Agent Skills是一种创新的上下文管理技术,通过渐进式信息披露机制实现高效资源利用。

文章图片
#人工智能#语言模型#python
Harness Engineering 的理解:从 Prompt Engineering 到 AI Agent 的工程控制系统

随着AI Agent的发展,关注点从Prompt Engineering(优化单次回答)转向Harness Engineering,核心在于不改变模型,而是构建管理模型的工程系统,使Agent能稳定完成复杂任务。

文章图片
#人工智能
运用Excel进行数据分析

可以利用Excel进行简单的数据分析,写数据报表时也会运用到,针对案例,使用Excel的部分功能来实现以下目标。

#数据分析
[机器学习] - 支持向量机(四):核函数

本文介绍SVM的核函数技术,能够顺利的解决非线性的问题。样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。

#机器学习#支持向量机
数据挖掘案例(2):用户画像

内容分为四个部分:    第一部分:数据读取与展示    第二部分:特征理解分析    第三部分:数据清洗与预处理    第四部分:建立模型

#数据挖掘#python
数据挖掘实战(2):数据预处理

数据挖掘实战 (2):数据预处理第一部分:第4章数据预处理4.1数据清洗4.1.1缺失值处理4.1.2异常值处理4.2数据集成4.2.1实体识别4.2.2冗余属性识别4.3数据变换4.3.1简单函数变换4.3.2规范化4.3.3连续属性离散化4.3.4属性构造4.3.5小波变换4.4数据规约4.4.1属性规约4.4.2数值规约4.5 Python主要数据预处理函数4.6小结

#数据挖掘#python
处理IDEA 找不到 git.exe : Cannot Run Git File not found: git.exe

处理IDEA 找不到 git.exe : Cannot Run Git File not found: git.exe

#git#github
    共 22 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 请选择