CIGRE（国际大电网会议）对应用于电力系统以及电力设备的数据挖掘体系的定义

本文探讨了最大互信息系数（MIC）在评估基因间线性和非线性关系中的应用。与传统的互信息（Mutual Information, MI）相比，MIC在检测复杂关联方面表现出更高的精确度。 ... [详细]

本文探讨了如何利用R语言中的arules和arulesViz包对Foodmart数据集进行关联规则的挖掘与可视化。文章首先介绍了数据集的基本情况，然后逐步展示了如何进行数据预处理、规则挖掘及结果的图形化呈现。 ... [详细]

本文探讨了软件开发中的安全问题，包括但不限于满足功能需求与安全性之间的平衡、SDLC（软件开发生命周期）中安全的重要性、OWASP的最佳实践、不同的开发模型、能力成熟度模型、变更控制流程、软件托管服务以及不同代际的编程语言等。此外，还涉及了Web环境下的特定威胁、多层次的攻击防御、数据仓库与数据挖掘技术及其应用模型、恶意软件的识别与防范措施等内容。 ... [详细]

在工程实践中，经常要对大矩阵进行计算，除了使用分布式处理方法以外，就是通过理论方法，对矩阵降维。一下文章，我在 ... [详细]

本文整理了关于Sia去中心化存储平台的重要网址和资源，旨在为研究者和用户提供全面的信息支持。 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

K-均值聚类算法是一种经典的划分方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。该算法通过将数据集划分为多个互斥的簇，确保每个对象仅归属于一个簇。然而，这种严格的归属要求忽略了潜在的离群点和数据的复杂性，限制了其在某些场景下的适用性。为了提高算法的鲁棒性和灵活性，研究者们提出了多种改进方法，如引入模糊隶属度和基于密度的聚类技术。这些改进不仅提升了算法的性能，还扩展了其在实际问题中的应用范围。 ... [详细]

用户画像在现代企业运营中扮演着重要角色，尤其在大数据分析和精准营销领域。本文旨在介绍用户画像的基础概念及其重要性，并通过Python编程语言实现一个基础的用户画像系统。 ... [详细]

本文详细介绍了融慧金科AI Lab负责人张凯博士在2020爱分析·中国人工智能高峰论坛上的演讲，探讨了知识图谱与图神经网络模型如何在金融科技领域发挥重要作用。 ... [详细]

本文详细介绍了如何使用NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据分析和数据可视化。通过具体的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些强大的Python库。 ... [详细]

目录一、2020数学建模美赛C题简介需求评价内容提供数据二、解题思路三、LDA简介四、代码实现1.数据预处理1.1剔除无用信息1.1.1剔除掉不需要的列1.1.2找出无效评论并剔除 ... [详细]

近期，微信公众平台上的HTML5游戏引起了广泛讨论，预示着HTML5游戏将迎来新的发展机遇。磊友科技的赵霏，作为一名HTML5技术的倡导者，分享了他在微信平台上开发HTML5游戏的经验和见解。 ... [详细]

从0到1搭建大数据平台 ... [详细]

本文详细介绍了如何在 Python 3 环境下安装和使用 Scrapy 框架，包括常用命令和执行流程。Scrapy 是一个强大的 Web 抓取框架，适用于数据挖掘、监控和自动化测试等多种场景。 ... [详细]

在众多市场调研公司中，如何选择一家值得信赖的合作伙伴至关重要。基于我在市场调查行业近二十年的经验，我将推荐几家国内知名的市场调研机构，供您参考：1. 开元研究——专注于零售报刊发行研究、媒体广告价值评估及网络营销分析等领域，以其专业性和准确性赢得了广泛认可。 ... [详细]