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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

摘要： Pandas为Python营造了一个高水平的操作环境，还提供了便于操作的数据结构和分析工具。无需更多介绍，Pandas已经是Python中数据分析的常用工具了。作为一个数据爱好者，Pandas是我日常使用的工具，我总会惊叹于它强大的功能，并且极大提升了工作效率的Pandas技巧。对于pandas新手 阅读全文

摘要： Python是一种强大的编程语言，它拥有丰富的工具库和功能，其中之一就是自带的数据集，这些数据集在Python中非常有用，可以用于机器学习、数据分析、科学研究等。使用Python数据集可以极大地简化项目开发过程。通过导入现有的数据集，我们可以更快地开始分析和建模，并且可以使用已经实现的算法进行评估和 阅读全文

摘要： 探索和清理数据听起来很无聊，而且不像训练最先进的 AI 模型那么酷。但如果你想成为一名专业的数据科学家，探索性数据分析和数据预处理也是必不可少的技能。幸运的是，有许多很棒的工具可以帮助您了解数据集。著名的 Python 数据处理模块 Pandas 就是其中之一。DataFrame是一个二维的表格数据 阅读全文