1 智能测井解释的需求分析1、岩性识别 2、储层划分 3、参数计算 4、流体判别 5、井数据批量处理岩性识别：分类任务 曲线预测、曲线补齐：回归任务2 岩性识别2.1 岩性识别主要方法简介目前岩性识别的方法主要有重磁、测井、地震、遥感、电 磁、地球化学、手标本及薄片分析方法等方法。重磁岩性识别技术的理论基础是通过密度和磁化率散点图，分析不同岩性对应的磁化率和密度组合特征和 逻辑关系，来判断和识别岩
记录一下学校的作业，识别过程使用matlab的prtool包进行KNN算法KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。具体思路是：如果一个样本在特征空间中的k个（欧氏距离或马氏距离等）距离最近即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，通常K是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的的邻居都是已经正确分类的对象即原始训练数据。该方法在定类决策上只一句最邻近的一个或者
Beta阶段项目展示
Beta阶段项目展示NewTeam 2017/12/25目录团队介绍项目内容项目管理工程质量实际进展成员贡献团队介绍 返回目录
岗位人员介绍博客照片开发人员安万贺计算机系对算法比较感兴趣，但编码能力和算法能力不是很强希望通过这门课能够学到如何做一个真实的软件和如何应用自己学到的知识虽然现在是一条咸鱼 -->
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2023-07-07 22:34:12
43阅读
机器学习在测井解释上的应用越来越广泛，主要用于提高油气勘探和开发的效率和精度。通过使用机器学习算法，可以从测井数据中
《Python数据挖掘入门与实践》Robert Layton 人民邮电出版社 The OneR algorithm is:For each variable
For each value of the variable
The prediction based on this variable goes the most frequent classCompute the err
数据预处理 | 处理类别变量（categorical variable）python-sklearn实现 | 三种常用方法
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2023-06-16 12:45:49
171阅读
相关性分析：两个连续变量之间的关系检验。
Pearson相关系数：衡量两个变量的线性相关关系；
Spearman相关系数：衡量两个变量的线性相关关系，部分非线性的也可以衡量；
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2023-05-22 23:02:13
217阅读
目录文章目录前言一、简单数据类型/基本类型1.Number数字类型2.String 字符串型3.Boolean 布尔值类型4.null扩展：为什么null是object？5.undefined6.symbol二、复杂数据类型/引用类型/对象类型1内置对象2 宿主对象3 自定义对象三 对象的扩展：属性和方法的分类一：属性1 自定义属性(own properyt)2 继承属性(inherited pr
岩性数据集提供了地表土壤母质的一般类型类别。它不是从任何 DEM 派生的
原创
2022-06-26 01:17:10
124阅读
# Python非监督性数据集分类实现教程
## 1. 流程
下面是实现Python非监督性数据集分类的流程，可以用表格形式展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 特征工程 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 结果可视化 |
## 2. 代码实现
### 步骤1:
# Python分类变量相关性分析
在数据分析中，我们经常需要了解变量之间的相关性。当我们处理分类变量时，我们可以使用一些方法来计算分类变量之间的相关性。本文将介绍一些常用的Python库和方法来进行分类变量相关性分析，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备一些分类变量的数据。假设我们有一个关于学生的数据集，其中包含性别、年级和科目成绩等变量。我们可以使用panda
原创
2023-09-11 07:33:56
268阅读
# Python中分类变量相关性的计算方法
在数据分析和机器学习中，了解变量之间的相关性是非常重要的。通常，我们使用相关系数来衡量两个连续变量之间的关系。然而，在处理分类变量时，相关系数的计算方法并不适用。本文将介绍如何使用Python计算分类变量之间的相关性。
## 步骤概览
下面是计算分类变量相关性的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将分类变量
原创
2023-07-14 04:54:42
301阅读
我在中岩山，
翠竹映眼帘。
寺钟伴笑颜，
故里度新年。
原创
2022-12-23 18:17:21
85阅读
Ceph 是一个开源的分布式存储系统，旨在为云计算部署提供可靠性、扩展性和性能。ISCSI 是一种用于连接存储设备的网络协议，它是一种基于 IP 的存储协议。杉岩是一种岩石，它的坚固和稳定象征着 Ceph 和 ISCSI 的可靠性和稳定性。
Ceph 是一个非常强大和灵活的存储系统，它将数据分布在整个集群中，同时具有自动故障恢复和数据冗余功能。通过使用 Ceph，用户可以轻松地扩展他们的存储需求
一、关键变量发掘技术（key attribute discovery techniques） 关键变量发掘技术，其实，就是从数据集中的所有数据变量中找到那些影响分类模型最大的那些关键变量。 1.两种变量是必须需要剔除的。 相关变量（redundant）：如果一个变量和另一个变量高度相关，这个时候，此变量就无法给系统提供更多的信息，因此需要去掉。 不相关变量（irrele
# Python分类指标指标排序重要性
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[建立模型]
D --> E[训练模型]
E --> F[获取指标重要性]
F --> G[指标排序]
G --> H[结束]
```
## 2. 任
总览了解什么是分类数据编码了解不同的编码技术以及何时使用它们介绍机器学习模型的性能不仅取决于模型和超参数，还取决于我们如何处理并将不同类型的变量输入模型。由于大多数机器学习模型仅接受数值变量，因此对分类变量进行预处理成为必要的步骤。我们需要将这些分类变量转换为数字，以便该模型能够理解和提取有价值的信息。 典型的数据科学家花费70％至80％的时间来清理和准备数据。转换分类数据是不可避免的
iResearch.cn/史岩的文章推荐。这些文章同垂直搜索&分类网站相关。
原创
2023-05-01 19:21:15
46阅读
# 通过编程了解冒泡排序算法
## 引言
冒泡排序算法是计算机科学中最简单的排序算法之一。尽管它的效率不高，但是它的实现非常直观，并且可以帮助初学者理解排序算法的基本原理。在本篇文章中，我们将通过编程语言来实现冒泡排序算法，并解释其工作原理。
## 冒泡排序算法的原理
冒泡排序算法的基本思想是通过比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确，就进行交换。通过多次遍历列表，每次遍历都会将最大的元
原创
2023-08-03 05:57:57
88阅读
Hierarchy-aware Label Semantics Matching Network for Hierarchical Text Classification1、背景1、作者（第一作者和通讯作者） Chen Haibin, Ma Qianli 2、单位 South China University of Technology 3、年份 2021 4、来源 AC
