随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。 知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习和数据库相结合的产物。随着科学数据的
1，概述 语言模型可以说是NLP中最基本的任务，无论是词向量，预训练模型，文本生成等任务中都带有语言模型的影子。语言模型本质上是对一个自然世界中存在的句子建模，描述一个句子发生的概率，因此语言模型也是一个自回归的任务。语言模型是一个上下文强依赖的任务，不仅需要捕获长距离的信息，还需要学到词之间的位置关系，从目前的技术来看，RNN系的模型在语言模型任务上的表现要优于transformer，主要原因
# Excel数据挖掘大模型
## 引言
随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了企业和个人发展中不可或缺的一部分。Excel作为一款功能强大的办公软件，也具备了数据分析和挖掘的能力。本文将介绍基于Excel的数据挖掘大模型，通过示例代码演示如何利用Excel进行数据挖掘。
## 准备工作
首先，我们需要安装Excel的数据分析插件-数据分析工具包（Data Analysis Toolpak）。该
# 基于大模型的数据挖掘
在当今信息爆炸的时代，海量数据的挖掘和分析对于各行各业的发展至关重要。而大模型作为一种强大的工具，正在被越来越多的人应用到数据挖掘的领域中。本文将介绍什么是大模型、如何应用大模型进行数据挖掘，并通过代码示例进行演示。
## 什么是大模型？
大模型指的是那些参数非常多、训练时间非常长的机器学习模型。这类模型在数据挖掘中通常能够获得更好的预测结果，但也需要更强大的计算资
# 大模型与数据挖掘
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中提炼出有价值的信息成为了一个重要的课题。数据挖掘技术应运而生，它通过对数据进行分析，挖掘出其中潜在的规律和趋势，以帮助人们做出更好的决策。而在处理大规模数据时，大模型成为了一种重要的工具。
## 大模型与数据挖掘
大模型是指在处理大规模数据时，需要使用更加复杂和庞大的模型来进行分析和预测。大模型通常需要更多的计算
在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?以下是总结的十大合适大数据处理的编程语言。 1. R语言 R语言是数据科学的宠儿，R语言有着简单而明显的吸引力，使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字，它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。 2. Python 如果说R语言是一个神经质又可爱的高手，那
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2023-11-06 22:51:40
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目录一、任务描述1.项目背景2.项目内容3.项目意义二、数据来源三、模型实现1.TFIDF实现关键词提取2.TextRank 实现关键词提取 3.NMF实现关键词提取4.NMF文档聚类实现5.LDA实现关键词提取6.LDA文档聚类实现 四、结果分析及可视化展示1.时间对比2.结果对比 3.聚类结果可视化展示 a)LDAb)NMF五、总结1.基于统计
在大数据挖掘与人工智能流行的今天，无论是在职场还是在学术研究领域，各个行业都希望能够利用大数据的手段，提高自身研究的科学性或者决策的合理性，从而达到更为严谨和智能的效果。然而，小编发现一个非常严重的问题，不管是学术研究领域还是市场应用，有很多人并不清晰大数据挖掘或者算法建模的流程。导致科研成果与算法的切合度低，市场环境追捧某一算法，使得项目效果
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2023-10-12 14:32:50
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文章目录数据预处理任务数据集成数据变换数据清洗数据规约主要处理函数 数据预处理任务数据清洗：去掉数据中的噪声，纠正不一致数据集成：将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的数据集，如数据仓库数据规约（删减）：通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法来压缩数据数据变换：数据集的规范化数据集成数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中，数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库
在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)领域，其最新代表之作ChatGPT凭借卓越的多轮对话和内容生成能力，正掀起新一轮人工智能研究、商用及创业热潮。最近在研究这一话题的过程中，关注到了大语言模型的最新研究，大致有如下几个板块：参数规模和数据规模的探索缩放法则 （Scaling Laws）Compute-Optimal ：在计算总量不变的情况下，模型训练
4.1 如何有效地优化模型4.1.1 从业务思路上优化1) 有没有更加明显且直观的规则、指标可以代替复杂的建模？2) 有没有一些明显的业务逻辑（业务假设）在前期的建模阶段被疏忽了呢？3)  
越来越多的业务，越来越多的信息化系统，让很多公司拥有了海量数据，但是分散的数据、隔离的系统，又形成了一个个数据孤岛。于是，为了利用好数据，各大公司纷纷建设了数据仓库，或者是最近升级为大数据平台之类的。但是，不同条线不同场景的数据又要如何整合到同一个仓库呢？数据模型就此应运而生，通过高度抽象的数据模型，整合各个源系统的数据，最终形成统一、规范、易用的数据仓库，进而提供包括数据集市、数据挖掘、报表展示
我们知道一个完整的数据挖掘项目通常包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。而要完成一个数据挖掘任务，必须要具备两方面的技能，技术能力和业务知识。技术能力主要包括数据统计分析能力，算法能力，计算机能力等，业务知识体现的则是对业务的熟悉程度。这两大能力都很重要缺一不可，但是业务知识的重要性却是经常容易被忽视的。今天我们就来
目录:一基本训练二语言模型打分三语言模型剪枝四语言模型合并五语言模型使用词典限制一、基本训练#功能
读取分词后的text文件或者count文件，然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型
#参数
输入文本：
-read 读取count文件
-text 读取分词后的文本文件
词典文件：
-vocab 限制text和count文件的单词，没有出现在词典的单词替换为<
自然语言处理的基本方法基于词向量的表达： 1.count-based 设置一个词窗口，然后根据这个词窗口生成共现矩阵，然后进行SVD分解 2.prediction-based 这种方法最后一步softmax的计算量太大，要对几十万维的向量进行点积，一般流行把softmax改为sigmoid函数，正确的例子，结果靠近1，负采样得到一些错误的例子，结果靠近0，一起参与训练ELMO 一共4层 基于上下文
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2023-10-26 21:16:55
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插补：1、特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。如所有的空值都用“unknown”填充。一般作为临时填充或中间过程。有时可能导致严重的数据偏离，一般不推荐。2、平均值填充（Mean/Mode Completer）将初始数据集中的属性分为数值属性和非数值属性来分别
实际上，所有的数据挖掘技术都是以概率论和统计学为基础的。下面我们将探讨如何用模型来表示简单的、描述性的统计数据。如果我们可以描述所要找的事物，那么想要找到它就会变得很容易。这就是相似度模型的来历——某事物与所要寻找的事物越相似，其得分就越高。下面就是查询模型，该模型正在直销行业很受欢迎，并广泛用于其它领域。朴素贝叶斯模型是表查找模型中一种非常有用的泛化模型，通常表查询模型适用于较低的维度，而朴素贝
一、 数据挖掘语言概述 设计全面的数据挖掘语言是一个巨大的挑战，因为数据挖掘覆盖了宽广的任务，从数据特征化到挖掘关联规则，数据分类，聚集和偏差检测，等等。每个任务都有不同的需求。设计一个有效的数据挖掘语言需要对各种不同的数据挖掘任务的能力、限制、以及运行机制都有深入地理解。  
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2023-08-11 19:32:42
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2020年6月，OpenAI开放了GPT-3 API接口，自从开放商用以来，数以万计的开发者通过其 API 访问了 GPT-3 模型，各类以此为基础的应用五花八门，效率工具、视频游戏、心理健康……开发者的想象力无穷无尽。但中国大陆的开发者面对这些API服务却依然申请困难。01中国开发者的福利：悟道API正式开放，大模型「人人易用」2021年6月，智源发布中国首个万亿模型「悟道2.0」，参
中文大语言模型整理Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如
