發(fā)簡信
IP屬地：北京
-
不平衡數(shù)據(jù)的訓練方法以下是翻譯自：Learning from imbalanced data 在這篇博客文章中，我將討論在訓練機器學習模型時處理不平衡數(shù)據(jù)的許多注意...
-
sklearn001-基本概念機器學習：有多種定義：比如：機器學習是讓計算機具有學習的能力，無需進行明確編程。再比如：計算機程序利用經(jīng)驗E學習任務T，性能是P，如果針對任務T...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘021-電子商務推薦系統(tǒng)搜索引擎的作用是根據(jù)用戶輸入的關鍵詞返回給用戶與關鍵詞相關的信息。但有時用戶無法準確描述自己的需求時，這種關鍵詞搜索的方式就無能為力了。所以需要...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘020-磁盤容量預測在系統(tǒng)運維中，經(jīng)常會遇到某個具體組件發(fā)生故障，進而導致整個應用系統(tǒng)癱瘓的情況，所以要及時對這些具體組件進行跟蹤和預測，判斷出如果發(fā)生故障，要及時...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘019-家庭用水行為分析本項目主要實現(xiàn)目標為：1根據(jù)熱水器采集的數(shù)據(jù)，劃分一次完整用水事件。2在劃分好的一次完整用水事件中，識別出洗浴事件。 1. 劃分一次完整的用水事...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘018-基于水色進行水質評價本案例是基于水質圖像來對水質進行分類，所以是圖像分類問題，一般的，可以直接構建CNN深度模型來分析，效果會非常好，但此處我們首先從圖像中提取特征...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘017-中醫(yī)證型關聯(lián)規(guī)則項目目標：根據(jù)乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的癥狀與中醫(yī)證型之間的關聯(lián)關系，特別是各中醫(yī)證素與乳腺癌TNM分期之間的關系。 原始數(shù)據(jù)是根據(jù)問卷調...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘015-電力竊漏電自動識別本項目的目標是通過電量異常數(shù)據(jù)，負荷異常數(shù)據(jù)，終端報警數(shù)據(jù)，主站報警，線損異常數(shù)據(jù)等信息，建立數(shù)據(jù)分析模型，來實時檢測竊漏電情況或發(fā)現(xiàn)計量裝置故...
-
Python數(shù)據(jù)挖掘014-離群點檢測離群點檢測是數(shù)據(jù)挖掘中的第五個經(jīng)典應用領域。它的任務是發(fā)現(xiàn)于大部分其他對象顯著不同的對象。 離群點的屬性值明顯偏離期望的或常見的屬性值，所以離群...