论文笔记（基于回归分析的人脸年龄预测研究）1. 基本信息2. 核心内容3. 图标公式* 预测流程* ＰＣＡ方法的计算过程* ＳＶＲ方法的计算过程* 结果比较4. 补充说明 1. 基本信息基于回归分析的人脸年龄预测研究，张德 哈曼，2020，北京建筑大学学报。 关键词：年龄估计； 支持向量机； 人脸属性； 人脸年龄2. 核心内容A. 本文进行了基于人脸图像的年龄预测研究，采用主成分分析法（PCA）
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2024-08-23 09:14:14
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转行入职已经过了一个星期了，由于之前是主要学习web方向，入职的工作是数据挖掘（应该以后还会进行网站开发，所以web技能不能落下，应该抽空回顾复习相关知识）。一开始，工作主要内容是进行数据分析。由于自己也并不熟悉这一块，便从看教程，书本，视频，论坛，Q群等渠道进行快速学习，期间学会了学习并了解了Mumpy的基本结构与常用方法，熟悉了Pandas的基本操作与数据处理等，学会了Matplotlib绘图
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2024-01-25 23:21:11
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欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 先尝试一元回归分析 准备好数据 X和Y（稍微有点规律x略比y大一点）数据可以考虑手动填写，或者用真实数据（用过随机数不过太过杂乱，R²基本上都在0.1左右） 先用散点图加趋势线做 删除Y轴系列值原有的 {1}，然后生成散点图 插入趋势线 选择线性 点击趋势线，设置相关的属性勾选这两个单位，公式就为回归方程，R²就为测定系数 再用excel
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2023-09-18 15:55:10
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目录1.线性回归模型的概念2.sklearn实现2.1 简单的直线2.2 两点定线3. 广义线性回归模型3.1线性回归的性能表现4. 岭回归——L2正则化5. 套索回归——L1正则化参考资料 1.线性回归模型的概念2.sklearn实现线性回归的APIfrom sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso2.1 简单的直线这里我
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2024-01-02 10:11:42
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2 实验 – 检验你的理论通过一个案例讲解了如何实证检验。本篇讲解了一个逐步进行验证的流程；旨在说明通过实验解决问题、揭示事务的真正运行规律、理清因果联系和使分析判断更有说服力。本篇重点关注如下几个名词：1、比较法 2、观察研究法 3、实验研究法 4、混杂因素 5、控制组 6、历史控制法2.1 案例
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2024-01-16 16:26:13
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在如今的数据驱动时代，基于大模型的数据分析已经成为企业决策的重要工具。通过利用大模型，我们能够在海量数据中发现潜在的模式和趋势，实现深度的分析和可视化。本文将记录我在解决“基于大模型的数据分析”过程中的具体步骤，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证以及故障排查。
## 环境预检
首先，我进行了一次全面的环境预检，以确保系统满足大模型数据分析的需求。通过思维导图（mermaid格
# 基于Hive的数据分析实验小结
大数据时代，数据分析越来越重要，而Apache Hive作为一种高效的数据处理工具，广泛应用于批量数据处理和分析。本文将总结使用Hive进行数据分析的一些基本体验，并通过代码示例来展示Hive的强大功能。
## Hive简介
Hive是一个数据仓库软件，它提供了一个类SQL的查询语言（HiveQL），便于查询和管理存储在Hadoop文件系统上的大规模数据。
# Python 数据分析实验总结
在进入数据分析的领域时，学生或初学者常常感到迷茫，不知道从何开始。本文将详细介绍如何进行数据分析实验总结，提供一个清晰的流程和代码示例，帮助你更好地理解数据分析的步骤。
## 数据分析流程
以下是数据分析的基本流程，包含数据获取、数据清理、数据分析、数据可视化和总结报告几个步骤。
| 步骤 | 描述
用电预测：import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdf_normal =pd.read_csv("C:/Users/admin/Documents/WeChat Files/wxid_b0fz4hqogenr22/FileStorage/File/2023-03/data/data/user.csv")
plt.figure
一、项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于Python的电影数据分析与可视化系统项目功能和可视化展示界面涉及以下功能模块，包括：用户登录界面。爬虫电影数据收集。电影简介界面。根据用户偏好展示TOP10的电影。搜索功能界面。按照电影名、导演、演员，模糊匹配需要搜索的电影，并展示电影详情。电影数据分析可视化界面。用户选择关键词来查看数据和该分类下的数据可视化。数据分析可视化包括：①电影
该方法使用的是Excel自带加载项的回归分析工具。之所以利用Excel只是因为它的操作比较简单，自带的VBA很方便。不用涉及其他的代码操作。回归分析通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。 本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或多个自变量影响的。回归工具使用工作表函数LINEST。该函数在这里就不多说了，有兴趣可以自行查阅相关函数规则。经过数据预处理部分，我们筛选了一部分数
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2023-11-10 11:56:19
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1、准备 这里用到pandas和numpy库import pandas as pd
import numpy as np引入自带的数据集合df = pd.resd_csv（“/resources/jupyter/DA001/DA001-003/clean_df.csv”）
df.head()#查看前5行输出： 将个体特征模式可视化#先引入包
！pip install seaborn
#导入可视
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2023-09-14 17:13:06
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Excel 数据分析回归模型是一种强大的工具，用于揭示数据集中的潜在关系。这种模型可以帮助我们理解因变量与自变量之间的关系，并做出预测。本文将详细描述如何使用 Excel 中的回归模型进行数据分析，以便读者能够逐步掌握这一过程。
## 协议背景
在数据分析的背景下，回归分析作为一种重要统计工具，其演进历程可追溯至20世纪初。随着计算能力的提升和数据科学的发展，回归模型的应用已从传统的小样本分析
目录1.简介：.... 12.目的：.... 13.学习思路：.... 14.分析步骤：.... 15.工具：.... 21.简介：数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中
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2023-10-19 08:45:25
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你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题：需要多久来学习Python？我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢？学习Python最好的书或者课程有哪些呢？为了处理数据集，我应该成为一个Python的编程专家吗？当开始学习一项新技术时，这
目录一、线性回归二、线性回归方法的有效性判别三、python和Anaconda的安装四、鸢尾花数据集使用SVM线性分类五、总结 一、线性回归1、父亲-孩子x-y线性回归方程 1）、删除重复项 2）、之后在数据分析中选择回归，并勾选一下选项 3）、结果方程为y=0.2978x+49.15。其中决定系数为1，说明有极高的相关性。如果父亲身高75，孩子身高为71.485英寸 同理，母亲的回归方程： 方
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2024-05-14 12:49:45
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①numpy模块：numpy是Python支持对大量数组进行科学计算的第三方库。其核心是ndarray对象,这个对象封装同种类型的n维数组，且将许多操作留在编译代码中执行，运行效率高。故numpy善于对大量数据进行科学计算。是基于python数据分析的三大模块之一。②使用场景：numpy模块通常与matplotlib（绘图库）一起使用，在matplotlib绘制图表前进行对数据进行计算处理。也被称
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2023-11-19 13:01:45
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电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。接下来，我们将从电商数据分析架构、线上店铺管理分析、线下门店运营分析、全服务分析、后台支持分析五个维度去构
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2024-01-13 07:19:58
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2019-12-11更新：impala结构化数据库基于google最新三篇大数据文章，基于hive(提供metadata)的一种更快的数据库。与Hive主要区别：不走mapreduce并行计算架构，而是采用query解析树结构，节点的数据由下往上拉取，而不是reduce计算完
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2023-11-03 11:18:55
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封锁和放开，隔绝和融合，因循和自由，迷茫和坚定......所有的思维都在激烈地相互冲击着。只是短短的7年，OpenStack这个开源的云计算平台与闭源商业云平台的关系就发生了本质的巨大变化。从对抗到对立，从对立又走向缓和，最终，从缓和变成了相互融合。云计算思维的推行、云计算技术的迅速发展，正如狂暴的河流在不停地冲撞和洗刷着河岸与河床，但Ope
