本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
2015/1/23 5:02:50
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最新Tmsvm基于SVM的文本挖掘零碎包含JAVA和python两个版本
2020/4/11 13:08:22
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佰润养老养护移动综合管理信息系统系统基于B/S架构，互联网、局域网、本地电脑皆可使用，可以轻松实现多机构、多部门、多业务、跨地区的统一集团化、连锁管理（亦可单选其中模块组合使用），协助公司人员按照统一的规范、分阶段量化管理过程，有效管理企业客户信息、库存信息、财务信息、客户跟踪记录、日常办公、工作日程与时间，以及自动报警、统计分析、机会挖掘等，从而实现管理的自动化与智能化。
2016/7/27 17:54:22
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分析了传统网络安全防御体系的不足及应用大数据技术进行网络安全分析的优势，并在此基础上提出了一种集安全数据采集、处理、分析和安全风险发现、监测、报警、预判于一体的安全态势感知平台。
该平台整合安全区域内用户终端、网络链路、应用系统、数据流量等各类感知数据源，经统一汇聚存储后，利用机器智能分析技术，结合数据处理、安全规则模型、攻击推理模型等分析算法，将看似毫无联系、混乱无序的安全日志、报警数据转化成直观的可视化安全事件信息，从海量数据中挖掘要挟情报，从而实现风险发现、安全预警和态势感知，提升安全监测的攻击发现和安全态势感知的能力。
该平台整合安全区域内用户终端、网络链路、应用系统、数据流量等各类感知数据源，经统一汇聚存储后，利用机器智能分析技术，结合数据处理、安全规则模型、攻击推理模型等分析算法，将看似毫无联系、混乱无序的安全日志、报警数据转化成直观的可视化安全事件信息，从海量数据中挖掘要挟情报，从而实现风险发现、安全预警和态势感知，提升安全监测的攻击发现和安全态势感知的能力。
2015/4/20 12:40:08
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从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
2022/9/8 7:04:18
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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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