Python【二手车价格预测案例】数据挖掘
Python二手车价格预测案例数据挖掘
Python统计学11——分位数回归
Python实现分位数回归
【数据挖掘实战】——基于水色图像的水质评价(LM神经网络和决策树)
背景和挖掘目标1、问题背景从事渔业生产有经验的从业者可通过观察水色变化调控水质，用来维持养殖水体生态系统中浮游植物、微生物类、浮游动物等合理的动态平衡。由于这些多是通过经验和肉眼观察进行判断，存在主观性引起的观察性偏倚，使观察结果的可比性、可重复性降低，不易推广应用。当前，数字图像处理技术为计算机监
K210项目实战（口罩检测系统和垃圾分类系统）
在前面我学习了使用K210训练模型做目标检测，然后也学会了使用K210做串口通信，学完之后我就把K210丢在箱子里吃灰了,因为学校疫情原因，两年一届的电赛很遗憾不能参加了，然后我就想拿他做个口罩检测系统（检测到没戴口罩可以语言提醒），这个真的好简单，哈哈哈，接下来加点难度，做个垃圾分类系统，半天就做
seaborn库学习----分布图displot、histplot、kdeplot、ecdfplot
提供的api说明displotFigure-level interface for drawing distribution plots onto a FacetGrid. 图形级界面，用于在FacetGrid上绘制分布图。histplotPlot univariate or bivariate h
数据挖掘（全书的知识点都包括了）
数据挖掘第一章1.什么是数据挖掘数据挖掘是从数据中，发现其有用的信息，从而帮助我们做出决策（广义角度）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，寻找其规律的技术，结合统计学、机器学习和人工智能技术的综合的过程
R数据分析：临床预测模型中校准曲线和DCA曲线的意义与做法
之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve ana
stata基础--回归，画散点图，异质性分析
利用stata的内部数据来进行回归代码：sysuse autosysuse dir /*可以看到所有的数据*/su price mpg foreignreg price mpgpredict u,residual /*新变量u=每一个观测的残差*/ /*生成残差u需要紧接着回归*/mpg和pric
数学建模-回归分析（Stata）
X是自变量，Y是因变量。目的是通过X去预测Y。一般处理模型像：期末成绩分析，Y是成绩，X是性别、是否是班干部、平时作业完成度等自变量。银行借贷成功率分析等问题。
机器学习中的数学原理——F值与交叉验证
通过这篇博客，你将清晰的明白什么是F值、交叉验证。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——F值与交叉验证》
【线性回归类算法的建模与评估】
讲解线性回归类算法的建模与评估
机器学习篇-指标:AUC
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是
【人工智能大作业】A*和IDA*搜索算法解决十五数码（15-puzzle）问题 （Python实现）（启发式搜索）
【人工智能】启发式搜索算法，A*和IDA*搜索算法解决十五数码（15-puzzle）问题Python实现，理论算法分析与实验证明
GAN(生成对抗网络)Matlab代码详解
这篇博客主要是对GAN网络的代码进行一个详细的讲解：首先是预定义：clear; clc; %%%clc是清除当前command区域的命令,表示清空,看着舒服些 。而clear用于清空环境变量。两者是不同的。%%%装载数据集train_x=load('Normalization_wbc.txt');%
AI时代来临，如何把握住文档处理及数据分析的机遇
在3月18日，由中国图象图形协会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG图像图形企业行”活动将正式举办，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦、中科大的顶尖学府的学者与合合信息技术团队一道，以直播的形式分享文档处理实践经验及NLP发展趋势，探讨ChatGPT与文
【数据挖掘实战】——家用电器用户行为分析及事件识别(BP神经网络)
构建用水事件行为识别模型1、洗浴识别模型根据建模样本数据和用户记录的包含用水的用途、用水开始时间、用水结束时间等属性的用水日志，建立BP神经网络模型识别洗浴事件。
Stata:中介效应理论及sgmediation命令做sobel检验
中介作用的检验模型可以用以下路径图来描述：方程(1)的系数c 为自变量X对因变量Y的总效应；方程(2)的系数a为自变量X对中介变量M的效应；方程(3)的系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应；方程(3)的系数c′是在控制了中介变量M 的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应；系数
脑电信号分类问题的数据预处理方法
脑电信号分类问题的数据预处理方法
人工智能导论期末复习重点
绪论人工智能诞生于1956，达特茅斯会议，与空间技术和原子能技术统称为20世纪三大科学技术成就，智能是知识和智力的总和，知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。麦卡锡----人工智能之父。1969年成立国际人工智能会议。1970年创立人工智能杂志,1957年提出感知机模型智
盘点5种最频繁使用的检测异常值的方法（附Python代码）
在统计学中，异常值是指不属于某一特定群体的数据点。它是一个与其他数值大不相同的异常观测值，与良好构成的数据组相背离。例如，你可以清楚地看到这个列表里的异常值：[20, 24, 22, 19, 29, 18, 4300, 30, 18].当观测值仅仅是一堆数字并且是一维时，很容易识别出异常值。但是，当
