本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。
分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。
算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；
*对K个特征进行随机抽样，构成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；
*每棵树完全生成，不进行剪枝；
*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成（回归的时候，即各棵树的叶节点的平均）著名的python机器学习包scikitlearn的文档对此算法有比较详尽的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/en
分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。
算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；
*对K个特征进行随机抽样，构成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；
*每棵树完全生成，不进行剪枝；
*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成（回归的时候，即各棵树的叶节点的平均）著名的python机器学习包scikitlearn的文档对此算法有比较详尽的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/en
2016/7/18 17:32:02
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针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。
2021/9/2 6:54:54
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数据挖掘、数据统计、数据库应用甚至练习表格操作均可，CSV格式绿色环保，可转文本可转表格，易于操作，4.2w条数据，来源于生活，更便于统计，更容易发现数据规律（我自己只找过两三个指标）。
数据字段：顾客编号大类编码大类名称 中类编码 中类名称 小类编码 小类名称 销售日期 销售月份 商品编码 规格型号 商品类型 单位 销售数量 销售金额 商品单价 能否促销。
数据样例：0 12 蔬果 1201 蔬菜 120109 其它蔬菜 20150101 201501 DW-1201090311 生鲜 个 8 4 2 否实际数据四万余条，是整齐的，好看好用，Excel打开也能直接用。
数据字段：顾客编号大类编码大类名称 中类编码 中类名称 小类编码 小类名称 销售日期 销售月份 商品编码 规格型号 商品类型 单位 销售数量 销售金额 商品单价 能否促销。
数据样例：0 12 蔬果 1201 蔬菜 120109 其它蔬菜 20150101 201501 DW-1201090311 生鲜 个 8 4 2 否实际数据四万余条，是整齐的，好看好用，Excel打开也能直接用。
2018/5/20 16:06:46
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随着软件系统的规模和复杂性日益增长，软件开发已经演变成一项复杂的系统工程。
软件工程中的对象、活动和过程愈加难以控制和管理，因此该领域原有的经验直觉型的处理模式已经不能适应新的需求，而数据挖掘技术的引入为实现知识智能型软件工程提供了重要契机。
本文以软件工程领域中的数据对象为主线，对在程序代码分析、故障检测、软件项目管理、开源软件开发等软件活动中所运用到的数据挖掘技术进行了系统地介绍和归纳，并在每一环节作了方法间的优劣性对比分析。
最后还指出了若干值得进一步研究的方向。
软件工程中的对象、活动和过程愈加难以控制和管理，因此该领域原有的经验直觉型的处理模式已经不能适应新的需求，而数据挖掘技术的引入为实现知识智能型软件工程提供了重要契机。
本文以软件工程领域中的数据对象为主线，对在程序代码分析、故障检测、软件项目管理、开源软件开发等软件活动中所运用到的数据挖掘技术进行了系统地介绍和归纳，并在每一环节作了方法间的优劣性对比分析。
最后还指出了若干值得进一步研究的方向。
2018/11/24 10:27:05
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本次上传的资源包括调研的毛数据，整理成的元数据，以及April关联规则挖掘算法，最后给出了文档操作说明，希望能够协助有关正在学习数据挖掘的人
2020/8/22 12:37:45
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联康云ERP提供了强大的报表功能，基于零售门店的日常运营行为数据，作出科学的数据挖掘，给店铺老板提供门店有关的详尽数据信息，并基于挖掘出来的数据信息对零售门店进行运营管理的科学指导，通过数据模型来指导零售门店的采购、销售和库存管理。
官网地址：http://pharmacyerp.com/联系电话：0512-67627445联系QQ：3475694056联系邮箱：erp@lkhealth.cn
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2017/9/22 3:53:56
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数据挖掘项目推文聚类目标：主TwitterAPI用于提取推文掌握自然语言处理数据清理推文分类要求：Twitter开发人员帐户TwitterAPI1-数据提取：导入库（tweepy+熊猫+numpy）连接到TwitterAPI将推文提取到多个csv文件中，然后将它们组合到一个csv文件中2-处理前的推文：使用re库搜索不必要的信息。
删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文：自然语言处理导入nltk（自然语言工具包），它由最常用的算法组成，例如标记化，词性标记，词干，情感分析，主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析，预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词，这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下，可以安全地忽略它们。
使用“Porte
删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文：自然语言处理导入nltk（自然语言工具包），它由最常用的算法组成，例如标记化，词性标记，词干，情感分析，主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析，预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词，这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下，可以安全地忽略它们。
使用“Porte
2017/7/7 5:57:42
1.86MB
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智能爬取国家社科基金项目数据库的资源信息脚本（可移植，不需求做任何改动）数据分析MySQL语句数据可视化代码案例超值资源代码解释，感受不一样的可视化和数据挖掘！
2018/2/15 16:48:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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