数据挖掘

首页 标签 数据挖掘
# 数据挖掘 #
关注
25796内容
物联网 GE-PREDIX
GE-Predix 是通用电气(GE)推出的一个工业互联网平台,旨在通过连接机器、数据与人,实现工业资产的智能管理和优化。该平台支持从设备监控到预测性维护等多种应用,助力企业提升运营效率和创新能力。
|
15天前
|
公司监控上网记录:Scikit-learn 实现公司上网记录数据挖掘
本文介绍了如何利用Scikit-learn库进行公司上网记录的数据挖掘,包括数据的导入、预处理、特征与目标变量的划分、构建决策树模型及模型评估等步骤,旨在帮助企业优化网络资源分配、防范安全风险。
|
15天前
|
2024年十大工程管理软件评测:哪些任务可视化工具能显著提高团队效率?
在数字时代,团队协作和项目管理的效率至关重要。任务可视化工具通过直观展示任务进展、资源分配和优先级,帮助团队高效协作,减少误解和沟通成本。这类工具如Trello、Asana、ClickUp等,不仅提升了任务透明度和团队协作效率,还支持实时监控与反馈,特别适合远程工作和跨部门协作。
|
15天前
|
文献解读-Transcriptional Start Site Coverage Analysis in Plasma Cell-Free DNA Reveals Disease Severity and Tissue Specificity of COVID-19 Patients
这项研究展示了 cfDNA 分析在揭示新冠肺炎进展中的组织参与情况和疾病机制方面的潜力。它强调了 cfDNA 作为无创生物标志物在疾病严重程度检测、患者监测和预后评估中的应用价值。这种方法为理解新冠肺炎的病理生理学提供了新的视角,并可能帮助开发更有针对性的治疗策略。
|
15天前
| |
一份写给数据工程师的 Polars 迁移指南:将 Pandas 速度提升 20 倍代码重构实践
Polars作为现代化的数据处理框架,通过先进的工程实践和算法优化,为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时,理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。
|
15天前
|
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
|
15天前
|
线性回归模型的原理、实现及应用,特别是在 Python 中的实践
本文深入探讨了线性回归模型的原理、实现及应用,特别是在 Python 中的实践。线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系,通过建立线性方程预测未知数据。文章介绍了模型的基本原理、实现步骤、Python 常用库(如 Scikit-learn 和 Statsmodels)、参数解释、优缺点及扩展应用,强调了其在数据分析中的重要性和局限性。
|
15天前
|
量子计算的现状与未来:从实验室到商用
量子计算正从理论探索迈向实际应用,全球科技巨头和科研机构积极研发,已在特定任务上展现巨大优势。本文探讨量子计算的现状、挑战、发展趋势及商用潜力,涵盖药物研发、金融工程、大数据处理等领域,展望其未来对各行业的深远影响。
探索Python编程之乐
在编程的世界里,Python以其简洁明了的语法和强大的功能库赢得了无数开发者的喜爱。本文将带你领略Python编程的魅力,从基础语法到实际应用,一步步揭开Python编程的神秘面纱。让我们一起踏上这段奇妙的编程之旅,感受代码带来的无限可能。
免费试用