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摘要： 爬虫技术作为信息搜集的重要手段，在大数据时代发挥着至关重要的作用。通过网络爬虫，可以高效地从各种在线源头获取大规模、多样化的数据，为大数据分析和应用提供了必要的原始材料。首先，爬虫使得大数据的采集更为全面和及时。网络上存在着庞大的信息资源，包括社交媒体、新闻网站、电子商务平台等，而爬虫能够自动化地遍 阅读全文

摘要： 递归指的是函数或算法在执行过程中调用自身。在递归的过程中，程序会不断地将自身的执行过程压入调用栈中，直到满足某个条件结束递归调用并开始返回。递归算法常用于解决一些具有递归结构的问题，比如树、图、排序等。递归算法可以使代码更加简洁明了，但也需要注意递归深度、算法效率和内存占用等问题。通俗的说，递归就像 阅读全文

摘要： 非线性规划（Nonlinear Programming，简称NLP）是一种优化问题的数学形式，其中目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的。优化问题的目标是找到一组变量的取值，使得目标函数在满足一系列约束条件的情况下达到最小值或最大值。在非线性规划中，目标函数和约束条件可以包含平方项、绝对值、指数函 阅读全文

摘要： 神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型。它由神经元组成，这些神经元相互连接形成网络。每个连接都有一个权重，而神经元则通过激活函数处理输入并生成输出。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，神经网络通过调整权重来学习模式和特征，使其能够进行预测或分类任务。这种学习过程通常依赖于反向 阅读全文

摘要： 关联规则分析算法是一种用于挖掘数据集中项之间关系的技术，它可以揭示数据中的潜在模式和趋势。这种算法的核心思想是寻找数据集中频繁出现的组合，从而推断它们之间的关联关系。其中，Apriori算法是关联规则分析的代表之一。Apriori算法的基本原理是利用"先验原理"，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有 阅读全文

摘要： 决策树算法是一种在机器学习和数据挖掘领域广泛应用的强大工具，它模拟人类决策过程，通过对数据集进行逐步的分析和判定，最终生成一颗树状结构，每个节点代表一个决策或一个特征。决策树的核心思想是通过一系列问题将数据集划分成不同的类别或值，从而实现对未知数据的预测和分类。这一算法的开发灵感源自人类在解决问题时 阅读全文

摘要： 系统聚类是一种将对象或数据按照其相似性进行分组的方法。与传统聚类方法不同，系统聚类通过构建一颗层次树（或称为树状图或谱系图）来展现数据的层次结构。在系统聚类中，数据点最初被视为单独的簇，然后通过逐步合并或分裂，形成一个层次结构的聚类结果。这种层次结构可用于分析数据的不同层次的相似性关系。系统聚类常用 阅读全文

摘要： 聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方 阅读全文

摘要： 蒙特卡洛方法是一类基于随机抽样的数值计算技术，通过模拟随机事件的概率过程，从而近似计算复杂问题的数学期望或积分。其核心思想是通过大量的随机抽样来逼近问题的解，从而在随机性中获得问题的统计特性。蒙特卡洛方法广泛应用于概率统计、物理学、金融工程、生物学等领域。 在蒙特卡洛模拟中，通过生成符合特定分布的随 阅读全文

摘要： EM算法（Expectation-Maximization）是一种用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题的迭代优化算法。其基本思想是通过交替进行期望（Expectation）和最大化（Maximization）两个步骤来优化模型参数。在E步骤中，通过当前参数对隐变量的条件分布进行估计，计算完全数据 阅读全文