这篇案例用人工神经网络算法对铅酸电池制造业的OEE统计情况进行分析：对OEE记录数据集进行训练，用训练好的模型对测试集测试，预测OEE。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。 步骤：1、数据
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2024-01-28 07:58:30
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1、N-gram存在的问题N-gram作为统计语言模型的重要部分，是学习统计自然语言的重要基石，了解N-gram十分重要。N-gram会因为数据稀疏而导致效果变差，也就是某些n元组在训练样本中未出现，则其样本概率为0，这是一个很差的概率估计，会导致模型估计效果变差，可以通过数据平滑来解决数据稀疏问题。2、平滑算法2.1 加法平滑2.1.1 Laplace平滑通过给每个n元组都加1，实现将一小部分概
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2023-09-16 21:22:12
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这是基于数据挖掘的图像检索的一些整理，以及如何跟多言颜色迁移结合起来。
1）图像检索该算法提取数据库中图像的底层特征，将图像和提取出来的底层特征作为训练数据，对类区域进行半监督学习，实现图像和类别的语义关联。算法1 图像类区域的半监督学习输入 图像数据集。输出 图像的特征库和类区域。第一步: 读取图像集的图像，存入图像库。对图像集
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2016-12-15 16:44:00
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# 数据挖掘中的平滑技术
在数据挖掘和数据分析的领域中，平滑是一种极其重要的技术。它主要用于去除数据中的噪声，使模型能够更好地捕捉到数据的基本趋势和模式。本文将介绍什么是平滑，常见的平滑方法，以及如何在 Python 中实现这些方法。
## 什么是平滑？
平滑（Smoothing）是一种数据处理技术，旨在减少数据中的随机波动或噪声，从而揭示出潜在的趋势或模式。在时间序列分析、数据挖掘和机器学
原创
2024-09-26 08:40:16
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# 数据挖掘中的等深度平滑
在数据挖掘的过程中，处理数据的质量、完整性和一致性是非常关键的。其中，平滑技术是一种常用的数据处理手段，尤其是在概率密度估计中，等深度平滑是一种有效的技术。本文将介绍等深度平滑的基本概念及其应用，并通过代码示例加深理解。
## 1. 什么是等深度平滑？
等深度平滑是指在估计概率密度函数时，使用某种方法对数据进行平滑，使得最终的概率密度曲线更加平滑且没有噪声。与传统
在数据挖掘领域，实验数据平滑是一种非常重要的技术，主要用来从噪声数据中提取出有效信号，以提升模型的预测性能。随着实验数据的不断增长，可能会出现一些问题，这里就让我们来探讨如何解决“实验数据挖掘中数据平滑知识点”中的一些常见问题。
### 问题背景
在实际的数据挖掘实验中，我们常常会面对数据的平滑处理问题。由于实验数据通常包含噪声，直接用于机器学习模型的训练可能导致模型表现不佳。以下是一些现象描
作者：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！ 一、数据读取的优化读取数据是进行数据
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2023-11-03 12:03:26
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问题描述1、给定图像的采用低通滤波进行平滑处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用ILPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留90%，95%，99%进行处理； (3) 注意观察振铃效应。 2、给定图像的采用高通滤波进行锐化处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用LHPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留20%、10%、5%进
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2023-08-10 15:29:52
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对于二元语法来说，一种最简单的平滑技术就是假设每个二元语法出现的次数比实际出现的对减值法...
原创
2022-09-13 15:16:20
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# 数据挖掘做平滑
## 1. 介绍
在数据挖掘中，平滑（smoothing）是一种常用的技术，用于平滑原始数据以减少噪声和不必要的波动。平滑可以帮助我们更好地了解数据的趋势和模式，同时提高数据挖掘算法的准确性和稳定性。本文将介绍实现数据挖掘中的平滑方法的流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程
以下是实现数据挖掘中平滑的一般流程，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-07-01 11:13:54
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数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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首先提醒一下读者，MACD工具的精髓在于趋势而不在背离，MACD最大的用处也是判断多空趋势，MACD工具适用于长线投资者。一、MACD的定义MACD称为指数平滑异同移动平均线，是由查拉尔·阿佩尔(Gerald Apple)1979年提出，利用收盘价的短期(常用为12日)指数移动平均线与长期(常用为26日)指数移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。①②③④⑤⑥二、MAC
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2024-11-01 13:40:21
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# 数据平滑在Python中的实现指南
数据平滑是一种常用的技术，用于减少数据中的噪声，提高数据的可读性和可分析性。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中实现数据平滑，并通过具体的步骤和代码示例来指导你。
## 流程概述
以下是实现数据平滑的基本流程表：
| 步骤 | 操作 | 描述
# Python 平滑数据：提升数据质量的有效方法
在数据分析和科学研究中，数据的质量至关重要。然而，实际获取的数据往往受到噪声和测量误差的影响，导致数据波动较大。为了解决这一问题，我们可以采用数据平滑技术，以提升数据集的可读性和可用性。本文将介绍什么是数据平滑，如何用 Python 实现这一过程，并通过代码示例帮助大家掌握这项技术。
## 什么是数据平滑？
数据平滑是一种用于减少数据噪声、
理论基础在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。 图像平滑处理的基本原理是，将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值。取近似值的方式很多，主要包括：均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波双边滤波2D 卷积（自定义滤波）均值滤波均值滤波是指用当前像素点周围 N·N 个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内
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2023-08-09 15:13:33
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