数据分析期末重点版 文章目录数据分析期末重点版1、熟悉数据分析的常见应用场景、掌握数据分析的流程；1.1数据分析的常见应用场景1.2数据分析的流程2、能熟练掌握NumPy中面向结构化数组和缺失数据的读取文件的方式，并能查看相关数组属性、通过索引访问数组、矩阵运算及常用统计函数；2.1NumPy中面向结构化数组和缺失数据的读取文件的方式2.2查看相关数组属性2.3通过索引访问数组2.4矩阵运算2.5
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2024-10-31 07:21:59
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小数据量深度学习方法是近年来机器学习领域的一大关注点。由于深度学习通常依赖于大量的数据进行训练，因此在数据稀缺的情况下，如何有效利用现有数据并且取得良好的模型性能，成为了一个挑战。在这篇博文中，我将分享我在解决小数据量深度学习方法问题时的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
为了在小数据量的情况下进行深度学习，我们需要以下依赖和工具：
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这篇对深度学习数据少的解决方案总结得挺好的，行文流畅。不过似乎还可以加上few-shot learning, meta-learning等异类，改天我再补充整理一篇。How To Use Deep Learning Even with Small Data And why it is so important by Tyler Folkmanhttps://towardsdatasc
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2024-05-13 15:15:40
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这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问题描述固定正样本（飞机）2000个，改变负样本（背景）的训练数据量 1 : 0.5 、 1 : 1 、 1 : 2 、 1 : 5 、 1 : 10 、 1: 30. 随着负样本数量的增多，类间数据量不均衡的情况更为显著。 测试时，分别随机选取4096张飞机、背景样本（不出现在训练集）
在今天的博文中，我想分享一个关于利用机器学习方法预测函数关系的过程。这项工作涉及到大量的数据分析、模型构建以及最终的验证和优化，在整个过程中我遇到了许多挑战，这里将详细描述我的经历和解决方案。
### 问题背景
在某个项目中，我需要为客户的销售数据构建一个预测模型，以便能狙击销售波动。我们有数千条历史销售记录，数据包括日期、销售量和促销活动等。我希望能通过建立一个函数关系模型，找到销量与这些因
第一章 绪论课题背景及意义随着国家在“十四五”规划中明确提出“推进智慧城市的建设”，基于数字化的新基建、城市治理、基础设施的智能化等已经被明确提到了城市发展战略。城市人口快速增长造成了道路交通拥堵，而道路拥堵阻碍着城市的发展，据高德地图发布的《2018Q3中国城市交通分析报告》我国拥堵延迟指数为1.56(在通行距离为1小时的行程花费出行时间为1.56小时)，这意味着道路拥堵已经成为一个不可忽视的问
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2024-08-10 14:23:27
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我们经常会听到，大数据是建立成功的机器学习项目的关键。一个主要的问题是：许多组织没有你需要的数据。在没有最基本的、必要的、未经处理数据的情况下，我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢?在资源匮乏的情况下，我们应如何有效地获取并用数据创造价值?在我工作的地方，我们会为客户建立许多函数原型。为此，小数据对我大有帮助。在这篇文章中我会分享7个小技巧，能帮助你在用小数据集建立原型时改善成果。1：
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2023-11-12 19:10:59
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数据量少的机器学习问题通常是在面对有限或稀缺数据时，如何有效地训练模型并提高模型的泛化能力。本文将通过一系列结构化的步骤，详细记录解决数据稀缺问题的有效策略。
## 环境预检
在开始机器学习项目之前，需要对系统环境、依赖项和硬件设施进行全面的预检。以下是环境预检的思维导图，说明需要检查的各个方面：
```mermaid
mindmap
.环境预检
.硬件需求
.CPU
【现象】大数据浪潮下，一些企业转而将目光投向了传统的小数据，并据此改善了相关产品。比如，相较于以往，现在的罐头和汽水瓶的盖子更容易打开，车门可以不费力地关上，而抽屉的开合也设计得更加顺滑。这缘于企业对一个细节的敏锐捕捉：随着科技发展导致的体力劳动减少、电脑和触摸屏导致的书写退化，人们的双手没有以前有力了。类似的小数据、小趋势，正在和大数据一起改变着我们的生活。【点评】大数据的产生，简化了人们对世
机器学习方法有哪些？分类问题回归问题聚类问题机器学习模型评估 分类问题有哪些？决策树朴素贝叶斯支持向量机逻辑回归集成学习 回归问题有哪些？线性回归Lasson回归岭回归 聚类问题有哪些？K-means聚类密度聚类层次聚类
原创
2022-04-23 20:28:42
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中型数据：客户端200~500台以下，单表记录200~500万条以下，数据库总大小200G以下。小型数据：客户端20~50台以下，单表记录20~50万条以下，数据库总大小20G以下。 程序一旦涉及大规模、并发性、实时性，技术难点就出来了。这里的小型数据，特指对实时性和并发性有较高要求的小型数据存储，否则就没必要讨论小型数据了。 &
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2024-01-02 17:08:04
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数据分析的三大作用（现状分析，原因分析，预测分析）数据分析的三大基本方法（对比，细分，预测）数据分析作用与对应的数据分析方法
数据分析方法整理
数据分析方法定义和特点分类使用步骤实践运用注意事项备注对比分析法1、定义：指将连个或者两个以上的数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示数据所代表的事物发展变化情况和规律性。2、特点：可以非常直观的看出十五某方面的变化和差距，并且可以准确
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2023-11-30 15:34:24
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在有些时候我们的电脑硬盘容量不足了，该怎么办呢?那么下面就由学习啦小编来给你们说说电脑硬盘容量不足的原因及解决方法吧，希望可以帮到你们哦!电脑硬盘容量不足的解决方法一：第一招：关闭多余程序如果同时打开的文档过多或者运行的程序过多，就没有足够的内存运行其他程序。这时，对于多文档界面程序，如Word、Excel等，请关闭当前文档外的所有文档，并退出当前未使用的程序，或许你就能够继续执行因“内存不足”而
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2023-12-06 17:39:15
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机器学习是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算法。从高层次上讲,机器学习有四种:监督学习、无监督学习、强化学习和主动机器学习。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。你也可以把半监督学习添加到列表中, ...
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2021-10-18 10:39:00
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本文将对图学习中的链路预测任务进行系统性的介绍。文章目录1. 问题定义2. 研究方法2.1 基于图中结构相似性的链路预测2.1.1 基于局部信息的相似性指标2.1.2 基于路径的相似性指标2.1.3 基于随机游走的节点相似性指标2.2 基于似然分析的链路预测2.3 基于机器学习的链路预测2.4 进行节点表征，用节点表征相似性实现链路预测：不同的相似度2.4.1 通用节点表征工作2.4.2 链路预测
之前和大家分享了趋势型预测方法，很多小伙伴想看躺平型与周期型预测，今天他们来了。 首先回顾一下，常见的数据走势有三种：趋势型：连续发展的态势。躺平型：变动较少，一条直线。周期型：有规律的周期性波动。直接看图，能一眼认出来是哪一种（如下图）认清楚走势以后，就能选择对应的模型啦。先看躺平型的例子。举例：某门店业绩数据如下图所示，请预测2021年4月的业绩：看到这张图，很多小伙伴会
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2024-09-03 12:25:43
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基于b站DR_CAN老师的MPC控制视频的学习分享如下：一、研究目的 在约束条件（物理限制）下达到最优的系统表现。 1.对于单输入单输出（SISO）系统： &nb
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2023-11-17 22:58:45
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一、编程环境Win10 Python3.6 Jupyter Notebook Graphviz （简介和安装请参考https://www.jianshu.com/p/b559dc689b7f）二、数据源
原创
2022-08-09 21:18:56
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http://www.leiphone.com/news/201702/JKjzIC1xI7FLlPcs.html
导语：随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和自动驾驶等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术进一步推广的一个普遍性难题也日渐凸显：训练模型所必须的海量数据难以获取。
深度学习大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如
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2024-08-21 11:51:29
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Scikit-learn 提供了大量用于测试学习算法的数据集。它们有三种口味：**打包数据：**这些小数据集与 scikit-learn 安装一起打包，可以使用 scikit-learn 中的工具下载sklearn.datasets.load_***可下载的数据：**这些较大的数据集可供下载，scikit-learn 包含简化此过程的工具。这些工具可以在sklearn.datasets.fetch
