AI时代Python大数据分析
AI时代Python大数据分析
np.zeros_like()
np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。例如：import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.zeros_like(a)print
AI 大框架基于python来实现基带处理之TensorFlow(信道估计和预测模型,信号解调和解码模型)
在回归问题中，均方误差可以用来评估模型的性能，其中较小的均方误差表示模型的预测与真实值更接近。对于具有n个可能取值的离散变量，one-hot编码将其表示为长度为n的二进制向量，只有对应取值的位置上为1，其他位置上为0。解码的目标是将这些符号、样本或编码数据映射回原始的数字数据，以还原最初的信息。Se
anaconda3安装教程及更改默认环境保存路径
anaconda安装详细教程及更改默认环境保存路径
AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
Python作为一种灵活且强大的编程语言，在金融大数据分析领域有着广泛的应用。通过以上示例代码，我们展示了Python在股票市场分析、投资组合优化和风险管理方面的应用。未来，随着人工智能技术的不断发展，Python将在金融领域发挥越来越重要的作用。通过本文，我们希望能够引导读者更深入地了解Pytho
Python 中的==操作符 和 is关键字
==操作符和is关键字，它们的用途不同，但由于它们有时可以达到相同的目的，所以经常会被混淆。
结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）
PCA，全称，即主成分分析。是一种降维方法，实现途径是提取特征的主要成分，从而在保留主要特征的情况下，将高维数据压缩到低维空间。在经过PCA处理后得到的低维数据，其实是原本的高维特征数据在某一低维平面上的投影只要维度较低，都可以视为平面，例如三维相对于四维空间也可以视为一个平面）。虽然降维的数据能够
4种SVM主要核函数及相关参数的比较
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别
用通俗易懂的方式讲解：关键词提取方法总结及实现
关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。无监督关键词提取****方法和有监督关键词提取方法。1、无监督关键词提取方法不需要人工标
Python+AI实现AI绘画
Python是一种流行的编程语言，可用于创建各种应用程序，包括AI绘画。AI绘画是使用机器学习和深度学习技术来生成艺术作品的过程。在Python中，可以使用各种库和框架来实现AI绘画。
TSP问题的遗传算法实现
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），又译为旅行推销员问题、货担郎问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题。假设有n个可直达的城市，一销售商从其中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。TSP问题
centos 编译安装 python 和 openssl
安装环境：centos 7.9 ： python 3.10.5 和 openssl 3.0.12centos 6.10 ： python 3.10.5 和 openssl 1.1.1两个环境都能安装成功，可以正常使用。
【自然语言处理】用Python从文本中删除个人信息-第二部分
根据维基百科，NER是：命名实体识别（NER）（也称为（命名）实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在定位非结构化文本中提到的命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币值、百分比等。因此，这一切都是关于寻找和识别文本中的实体。一个实体可
加速Python循环的12种方法,最高可以提速900倍
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
基于随机森林的假新闻检测项目
关于数据集在预处理、特征提取和模型分类方面，Getting Real about Fake News似乎最有希望。原因是所有其他的数据集都缺乏文章/声明文本产生和发布的来源。引述文章文本的来源对于检查新闻的可信度至关重要，并进一步帮助将数据标记为假的或不可信的。
pycharm安装及AI工具CodeGeeX插件安装
安装之后右侧就会出现codeGeeX的图标，点开后可以使用AI的功能了，有AI翻译，添加注释等功能。国外网站比较慢，经常会下载超时失败，所以可以修改为国内的源。这个目前是免费的，只需要注册账号并登录下就可以了!下载失败的话，官网下载后手动指定。插件市场搜Code GeeX安装。
机器学习——期末复习
机器学习期末考试复习大纲
【机器学习项目实战10例】（七）：基于逻辑回归方法完成垃圾邮件过滤任务
下载下来的数据集是csv格式的，每条数据有两列，分别是文本内容和对应的标签（ham or spam）。我们首先利用python的pandas库读取csv文件中的数据，然后先对数据进行简单分析，然后对数据进行预处理，最后是将文本内容向量化，文本向量化后才可以利用算法模型进行文本分类任务。（1）读取数据
ChatGPT4和python完美融合，快速完成数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词
安装搭建AI开发环境（保姆级教程）
公司需要开发的新产品涉及到AI相关，需要搭建AI深度学习开发环境，笔者使用本地VS Code+远程jupyter服务器方便调试代码。
