
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
多目标排序MMoE、PLE
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;
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
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。

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。

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







