人工智能|机器学习——Canopy聚类算法（密度聚类）
Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1 > T2 处理。Canopy聚类很少单独使用， 一般是作为k-means前不知道要指定k为何值的时候，用Canopy聚类来判断k的取值。
AI 内容分享(十三)：商品分类：AI落地实践
基于真实需求，让AI落地，使用embedding模型做大数据量分类。为数十万商品分类通常想到的办法是用NLP+特定分类算法（如是SVM)来实现，涉及数据清洗，特征提取，模型训练，调试和集成等工作。看起来是项大工程。借助现有AI的能力，可以加速实现。本文是基于真实需求场景的探索和回顾。
ChatGPT4+Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写教程
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数据挖掘在人工智能行业的应用：实现更强大的AI系统
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。人工智能系统可以被设计成能够理解人类语言、识别图像、自主决策、学习等。数据挖掘(Data Mining)是一种应用于大数据环境中的计算机科学技术，它旨在从大量数据中发现有用的模式、规
数据挖掘（Data Mining）第二章课后习题
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AI：150-基于深度学习的医学数据挖掘与病症关联发现
AI：150-基于深度学习的医学数据挖掘与病症关联发现本文介绍了基于深度学习的医学数据挖掘与病症关联发现。随着医疗信息技术的发展，医学数据的积累已经成为一种常态，但利用这些数据挖掘潜在的病症关联是一项具有挑战性的任务。传统的数据挖掘方法需要大量的人力和时间，并且往往只能发现表面上的相关性。随着深度学
2024 年 AI 辅助研发趋势
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【数据挖掘】数据清洗、数据集成、数据标准化的详解（超详细 附源码）
【数据挖掘】数据清洗、数据集成、数据标准化的详解（超详细 附源码）包括缺失值的处理，数据的合并 标准化方法等等
AI辅写疑似度：探索Perplexity与Burstiness的奥秘
适中的Perplexity值和较低的Burstiness值有助于判断AI写作助手生成文本的质量和自然度。本文将深入解析这两个指标，探讨它们在AI写作助手疑似度评估中的角色，并解答“AI辅写疑似度多少不通过”的问题。在AI写作助手的疑似度检测中，不同的工具和平台可能会设定不同的疑似度阈值。因此，了解不
人工智能与智能数据分析的结合：创新与挑战
1.背景介绍随着数据量的快速增长，智能数据分析已经成为企业和组织中最重要的技术手段之一。智能数据分析利用自动化、机器学习和人工智能技术来分析大量数据，以提取有价值的信息和洞察。然而，随着人工智能(AI)技术的发展，人工智能与智能数据分析的结合成为了一种新的创新和挑战。在本文中，我们将探讨人工智能与智
人工智能-数据挖掘-KDD-Cup-2020-Debiansing比赛冠军-技术方案-实践-美团技术团队
大多数电子商务和零售公司利用海量数据在其网站上实现搜索和推荐系统，从而来促进销售，随着这样的趋势发展以及流量的大量增加，对推荐系统产生了各式各样的挑战。
大数据分析与人工智能：合作共创新的时代
1.背景介绍大数据分析和人工智能(AI)是当今最热门的技术领域之一，它们在各个行业中发挥着越来越重要的作用。大数据分析利用大规模数据集来发现隐藏的模式、关系和洞察，而人工智能则旨在构建可以像人类一样思考、学习和决策的计算机系统。随着计算能力的提高和数据存储技术的进步，大数据分析和人工智能的结合成为可
人工智能如何提高教育数据分析能力
1.背景介绍教育数据分析是一项重要的领域，它涉及到学生的成绩、教师的教学效果、学校的资源分配等多方面的问题。随着人工智能(AI)技术的发展，人工智能已经成为教育数据分析的重要工具，可以帮助教育领域更有效地利用数据，提高教育质量。在本文中，我们将讨论人工智能如何提高教育数据分析能力，以及其在教育领域的
DeepBI一个AI开源数据软件是如何简单几句话搞定数亿条数据分析
DeepBI已经支持Starrocks了，几句话搞定数亿条数据分析
《PySpark大数据分析实战》-25.数据可视化图表Matplotlib介绍
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第4节的内容：数据可视化图表Matplotlib介绍。
【期末复习向】数据可视化技术
在计算机视觉领域，数据可视化是对数据的一种形象直观的解释，实现从不同维度观察数据，从而得到更有价值的信息。数据可视化将抽象的、复杂的、不易理解的数据转化为人眼可识别的图形、图像、符号、颜色、纹理等 ，这些转化后的数据通常具备较高的识别效率，能够有效地传达出数据本身所包含的有用信息。模式、关系和异常。
人工智能与数据分析：新时代的趋势和机会
在当今数字化和信息化的时代，人工智能（AI）和数据分析作为两大前沿技术，正迎来新时代的挑战与机遇。本博客将深入探讨人工智能与数据分析的融合，分析未来的发展趋势，并通过具体的场景展示它们在不同领域中的应用。
4.Python数据分析项目之广告点击转化率预测
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大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型
本实验旨在通过使用线性回归算法，基于历史房屋销售数据，构建一个房屋价格预测模型。通过分析房屋价格与各种特征之间的线性关系，我们可以更好地理解这些影响因素对房屋价格的影响程度，并为未来的房地产市场提供更准确的价格预测。通过这个实验，我们可以深入了解线性回归在房地产领域的应用，为相关领域的从业人员和决策
GPT4助力Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
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