【AI底层逻辑】——篇章3(下):信息交换&信息加密解密&信息中的噪声

当我们用统计方法描述事物变化时,才发现这个世界远比想象中复杂的多,难点在于把模糊、不具体的因素量化,用数字表达就有计算和比较的前提,才能用数学方法预测和决策。信息论让人可以定量化信息和噪声,计算出信息传输的极限等,AI的很多应用都可用信息论去理解——如智能汽车上的激光雷达,会主动探测道路和周边环境,

哪些人真的不适合学习数据分析,你中招了吗?

另一个方面是自己缺乏练习,很多人学课程,看书,从来不自己操作,老想寻找一些面试题、某企业级数据集拿来分析一下,看看自己的水平,要对胃口的数据集其实很少的,即使有,也是美化版的,很多综合性的演练你还是学不到的,还不如随便爬一些数据,越乱越好(对练习工具操作有巨大好处),然后在现有数据的基础上看看可以分

计算时间序列周期的三种方法

本文,我们介绍了寻找时间序列周期的三种不同方法,通过使用这三种方法,我们能够识别信号的周期性,并使用常识进行确认。作者:Shashindra Silva。

数据分析:2023 最值得投资的 AI 公司榜单

数据集商城 的最大的优势:全平台覆盖,实时更新。全平台覆盖是指覆盖全域使用场景的,已经采集好的,结构化的,准确的公开大数据集。

【数据分析】:什么是数据分析?

随着数据时代的到来,数据分析师、数据科学家等职位越来越热门。纽约时报将数据科学家称为“21世纪最sexy”的职业。我们接下来来看看什么是数据分析。数据是科学实验、检验、统计等所获得的用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。在企业中,我们每天有大量的数据产生。那么我们怎样使用这些数据呢?首先,我们

SPSS学习 相关性分析

进行相关分析双变量相关 计算变量之间皮尔逊相关系数(直接解读) 肯德尔(需要计算偏相关性)斯皮尔曼(需要通过`*`与`**`的大小进行判断)一. 分析花瓣长、花枝长与花萼长两两相关性关系采用皮尔逊 双尾检验显著性检验 双尾(双侧检验) 以0.01为检验标准 单尾(单侧检验) 以0.05为检验标准数据

【教学赛】金融数据分析赛题1:银行客户认购产品预测(0.9676)

本人的方法只获得了0.9676的结果,希望您能在本人的程序基础上进行改进,以得到更佳的效果。如果有了更好的方法,欢迎在留言区告诉我,相互讨论。

应用时间序列分析——有季节效应的非平稳序列分析-R语言

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Excel常用的函数与公式集锦,再也不用担心找不全公式了

Excel函数与公式的作用是进行数据计算、分析、转换和操作,可以实现一些复杂的数据处理任务,例如:对数值进行基本的四则运算、求和、求平均值等数学运算。对数值进行条件判断、筛选、分类等操作,例如IF、SUMIF、COUNTIF等函数。对日期、时间进行格式化、计算、排序等操作,例如DATE、TIME、D

相关分析——皮尔逊相关系数、t显著性检验及Python实现

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【Python入门】Python的判断语句(if语句的基本格式)

Python的判断语句(if语句的基本格式)、if语句的注意点、if总结

2023年东北三省数学建模联赛思路讲解

大家好,东北三省数学建模联赛今早开赛了,在这里先带来初步的选题建议及思路。目前我正在写A题完整论文,后续还会持续更新哈,视频版讲解大家可以看:首先是主基调:推荐大家选择A题,可以搜集数据进行具体的数据分析建模,内容比较充实,比较容易把工作量堆上去。B则完全是查阅相关文献+可视化的一个题目,推荐擅长做

数学建模--预测类模型

数学建模预测类的方法整理和运用

【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)

pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。

Python对职业人群体检数据进行分析与可视化(附源码 超详细)

Python对职业人群体检数据进行分析与可视化(附源码 超详细)使用matplotlib pandas等对数据分析

数据挖掘1——课后习题

第一章:引论1.31.41.5第二章:认识数据2.52.6第三章:数据预处理3.13.23.43.7第六章:挖掘频繁模式、关联和相关性6.66.14第八章:分类基本概念8.78.128.138.16第十章:聚类分析10.210.610.1210.13

交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

PandasAI将Pandas转换为一个会话工具,你可以询问有关数据的问题,它则会以Pandas dataframe的形式进行回答。例如,我们可以要求PandasAI返回一个DataFrame中列值大于5的所有行,它将返回一个只包含这些行的DataFrame。})')df,ChatGPT、Panda

GEO数据挖掘(一)基础介绍

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数据信息汇总的7种基本技术总结

数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程,使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法,有助于理解数据实质的内容。

统计分析——回归分析

在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。