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数据挖掘的技术栈总结
数据挖掘：技术栈的全面总结数据挖掘，作为大数据领域的一个重要分支，旨在从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息和知识。这一过程涉及多种技术和工具，构成了一个复杂而强大的技术栈。本文将全面总结数据挖掘的技术栈，从数据预处理、数据挖掘算法、结果评估到可视化呈现，...
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r语言在数据挖掘中的实践
标题：R语言在数据挖掘中的实践探索在当今信息爆炸的时代，数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息和知识的技术，已成为各行各业不可或缺的一部分。R语言，作为一款开源的统计分析和图形软件环境，凭借其强大的数据处理能力、丰富的统计函数库以及高度的可扩展性，在数...
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特征选择在数据挖掘中的优化
标题：特征选择在数据挖掘中的优化策略与实践在数据挖掘领域，特征选择作为预处理步骤中的关键环节，对于提升模型性能、减少计算复杂度及增强模型解释性具有不可替代的作用。面对海量数据，如何有效地筛选出对预测目标最具影响力的特征，是数据挖掘工程师面临的一大挑战。本文...
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数据挖掘中的误差分析
数据挖掘中的误差分析：探索数据洞察的精准之路在大数据盛行的今天，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息和模式的关键技术，其重要性不言而喻。然而，数据挖掘的过程并非一帆风顺，其中不可避免地会遇到各种误差。这些误差可能源于数据本身、算法设计、模型训练等多个环节...
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如何撰写高质量的数据挖掘论文
撰写高质量的数据挖掘论文是一个系统而细致的过程，它不仅要求作者具备扎实的专业知识，还需要良好的研究设计、数据分析能力以及清晰准确的表达能力。以下是一篇关于如何撰写高质量数据挖掘论文的指南，旨在帮助研究人员提升论文质量，增加其被顶级期刊或会议接受的机会。 一...
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数据挖掘模型的评估指标
数据挖掘模型的评估是确保模型在实际应用中表现良好的关键环节。通过选择合适的评估指标，我们可以量化模型的性能，理解其优缺点，进而做出调整和优化。数据挖掘领域涉及的任务类型多样，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，每种任务都有其特定的评估指标。以下是对数据挖...
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数据挖掘中的模型对比方法
数据挖掘中的模型对比方法数据挖掘作为从大型数据集中提取有用信息和知识的过程，其核心在于通过各种算法和技术来构建预测或描述性模型。这些模型能够帮助我们理解数据的内在规律，预测未来的趋势，以及发现潜在的商业机会或风险。然而，在实际应用中，我们往往会面临多种模型...
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使用apache spark进行大规模数据挖掘
标题：利用Apache Spark进行大规模数据挖掘：探索数据宝藏的钥匙在数据爆炸式增长的今天，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了企业和研究机构面临的一大挑战。Apache Spark，作为一个开源的分布式计算系统，凭借其高效的数据处理能力和丰富的生...
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自动化数据挖掘（automl）的进展
标题：自动化数据挖掘（AutoML）的最新进展与未来展望在信息技术日新月异的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息，进而指导决策、优化流程、提升竞争力，是各行各业面临的共同挑战。自动化数据挖掘（AutoML）作为这...
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数据挖掘中的自动化流水线构建
数据挖掘中的自动化流水线构建：提升效率与精度的关键路径在当今数据驱动的时代，数据挖掘已成为企业决策、市场分析、科学研究等多个领域不可或缺的工具。随着数据量的爆炸式增长和复杂性的增加，传统的手动数据挖掘方法已难以满足高效、准确处理大量数据的需求。因此，自动化...
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数据挖掘中的类别不平衡问题
数据挖掘中的类别不平衡问题：挑战、影响与解决方案在数据挖掘和机器学习的广阔领域中，类别不平衡问题是一个普遍存在的挑战。这一问题指的是在分类任务中，不同类别的样本数量存在显著差异。例如，在欺诈检测、疾病诊断和稀有事件预测等场景中，正类（我们感兴趣的类别，如欺...
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数据挖掘中的自动模型选择
数据挖掘中的自动模型选择：智能时代的决策加速器在数据驱动的智能时代，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，正日益受到各行各业的广泛关注。然而，面对复杂多变的数据集和任务需求，如何高效地选择最合适的模型，成为数据挖掘领域的一大挑战。自动模型选择技...
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数据挖掘学习中的常见误区
数据挖掘作为现代数据分析的核心技术之一，已经在各行各业中展现出巨大的应用价值。然而，在学习数据挖掘的过程中，许多初学者往往容易陷入一些常见的误区，这不仅影响了他们的学习效率，还可能阻碍他们在数据挖掘领域的深入发展。以下是对数据挖掘学习中几个常见误区的详细分...
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数据挖掘入门学习路线
数据挖掘，作为现代数据分析的一个重要分支，旨在从海量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各行各业不可或缺的工具，无论是金融、医疗、零售还是科学研究领域，都展现出了巨大的应用潜力。对于初学者而言，掌握一套系统且高效...
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数据挖掘中的在线学习评估
标题：数据挖掘中的在线学习评估：挑战、方法与未来展望随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各行各业不可或缺的工具，它能够从海量数据中提取有价值的信息和知识，为企业决策、科学研究和社会服务提供有力支持。在这一背景下，在线学习评估作为数据挖掘领域的一个重要分...
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数据科学工作流程：从问题定义到部署
数据科学工作流程是一个系统性、迭代性的过程，旨在通过数据分析和机器学习技术解决实际问题。这一过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练、模型评估、优化与调整、部署以及监控与维护等多个阶段。下面，我们将详细...
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爬虫中的数据爬取效率评估
标题：爬虫中的数据爬取效率评估与优化策略在大数据和信息爆炸的时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，其效率直接关系到数据处理的时效性和资源的有效利用。数据爬取效率不仅关乎爬虫程序的运行速度和稳定性，还直接影响到后续数据分析、挖掘及应用的时效性。因此，对爬虫中...
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数据驱动的人力资源招聘应用技巧：精准选拔人才
标题：数据驱动的人力资源招聘：精准选拔人才的策略与技巧在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重要基石。人力资源管理领域，尤其是招聘环节，正经历着从传统经验判断向数据驱动决策的重大转变。数据驱动的人力资源招聘不仅能够提高招聘效率，还能确保选拔到的人才...
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数据预测分析模型性能评估报告更新：提升预测效果
数据预测分析模型性能评估报告更新：提升预测效果一、引言在当今数据驱动的时代，数据预测分析模型已成为各行各业决策的重要依据。为了不断提升模型的预测效果，我们定期对模型的性能进行评估与优化。本次报告旨在总结近期对预测模型的性能评估结果，并提出相应的改进措施，以...
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数据预测分析模型性能评估：提升预测效果
标题：数据预测分析模型性能评估与提升预测效果策略在当今数据驱动的时代，数据预测分析模型已成为企业决策制定、市场趋势预测、风险管理等多个领域不可或缺的工具。一个高效的预测模型能够为企业带来显著的业务增长和竞争优势。然而，模型的性能并非一成不变，它受到数据质量...
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数据集成方案性能评估：根据需求定制
在当今信息化高速发展的时代，数据已成为企业决策与运营的核心驱动力。为了充分利用数据的价值，企业往往需要整合来自不同源头、格式各异的数据，这一过程即为数据集成。数据集成方案的选择与实施直接关系到数据的质量、处理效率及后续分析应用的成效。因此，根据企业的具体需...
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数据不平衡问题及解决方案
数据不平衡问题，即在机器学习和数据挖掘任务中，不同类别的样本数量差异显著，是实践中经常遇到的一个挑战。这种不平衡不仅影响模型的训练效率，还可能导致模型偏向于多数类，从而忽视了少数类的预测准确性，降低了模型的整体性能。本文将探讨数据不平衡问题的本质、影响以及...
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数据科学家必备技能提升计划：持续学习与实践
在当今这个数据驱动的时代，数据科学家作为连接技术与业务的桥梁，扮演着至关重要的角色。他们不仅需具备深厚的统计学、数学和计算机科学基础，还需紧跟技术前沿，不断适应快速变化的数据环境和业务需求。因此，一个全面的技能提升计划，强调持续学习与实践，对于数据科学家而...
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爬虫中的数据爬取效率评估指标
在数据科学和网络爬虫领域，数据爬取效率是衡量爬虫程序性能的关键指标之一。高效的爬虫不仅能够快速收集大量数据，还能减少资源消耗和避免触发目标网站的反爬虫机制。评估爬虫数据爬取效率时，通常从多个维度进行考量，这些维度包括但不限于爬取速度、资源利用率、成功率、稳...
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数据共享协议性能评估报告：规范数据使用行为
标题：数据共享协议性能评估报告：规范数据使用行为一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的核心资源之一。数据共享作为促进信息流通、提升决策效率、推动科研创新的重要手段，正日益受到政府、企业及学术界的广泛关注。然而，数据共享过程中涉及的数据安全、隐...
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数据集成方案选型指南：考虑性能与可扩展性
在当今数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。为了充分利用数据的价值，企业需要将来自不同来源、格式和结构的数据集成到一个统一的分析或操作平台中。这一过程不仅复杂，而且要求极高的性能与可扩展性，以确保数据处理的实时性和未来业务增长的需求。本文将提供一个数...
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数据合规性培训课程性能评估报告更新：提升员工法律意识
数据合规性培训课程性能评估报告更新：提升员工法律意识一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业运营的核心资产。然而，数据泄露、滥用等合规性问题频发，给企业带来了巨大的法律风险和声誉损失。为了加强数据合规管理，提升企业竞争力，我司近期组织了一系列数据合规...
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数据驱动的人力资源招聘应用案例：精准选拔人才
标题：数据驱动的人力资源招聘：精准选拔人才的实践案例在当今这个数据泛滥的时代，各行各业都在积极探索数据的应用价值，人力资源领域也不例外。特别是在招聘环节，数据驱动的招聘策略正逐步取代传统的经验主义，成为企业选拔人才的新利器。本文将通过一个具体案例，探讨数据...
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LlaMa-Factory源码解析之预训练LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/pt/workflow.py -＞ run_pt()
LLaMA-Factory/src/llmtuner/train/pt/workflow.py at main · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub 截止至2024年7月，该框架workflow.py目录从LLaMA-Fact...
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11、LLaMA-Factory自定义数据集微调
1、数据集定义 针对实际的微调需求，使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此，我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。**对于LLaMA-Factory项目，目前...
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AIGC的幻觉问题与数据质量
好的，下面是针对主题“AIGC的幻觉问题与数据质量”的一些典型面试题和算法编程题的满分答案解析。 1. 什么是AIGC？它与传统AI有何不同？ 题目： 请简述AIGC的概念，并比较它与传统AI的区别。 答案： AIGC（AI Generated Co...
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AIGC重塑营销与广告行业
AIGC 重塑营销与广告行业 一、典型面试题和算法编程题 1. 如何评估广告投放效果？ 题目： 描述一种评估广告投放效果的方法。 答案： 广告投放效果评估通常可以从以下几个方面进行： 点击率（Click-Through Rate, CTR）：...
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美团 AIGC产品经理面经（已拿 offer）
背景：211本科毕业，毕业之后在北京一家中型电商公司做了3年商家后台产品经理，目前通过老薛的朋友关系拿到了美团的offer。 目前还有几家在面试流程中，继续加油? 美团AIGC产品面经-业务面 ?1、自我介绍（每次面试必问）。 ?2、在做XX智...
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AIGC总体相似度：定义、意义及潜在影响
大家好，小发猫降重今天来聊聊AIGC总体相似度：定义、意义及潜在影响，希望能给大家提供一点参考。 以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具： AIGC总体相似度：定义、意义及潜在影响 在人工智能领域，AIGC（Art...
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图像检索在ImageNet分类任务中的优势：超越扩散模型生成图像
?在之前AIGC助力ResNet分类任务：跃升10个百分点-CSDN博客文章中，提到使用Textual Inversion对COCO、PascalVOC、少样本数据集进行数据增强，再进行分类任务，精度上升。 ?而今天要聊到的这篇论文更全面地探究了扩散模型...
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MSRA古纾旸：2024年，视觉生成领域最重要的问题有哪些？
文章链接: https://arxiv.org/pdf/2407.18290 亮点直击 概述了视觉生成领域中的各种问题。 这些问题的核心在于如何分解视觉信号，其他所有问题都与这一核心问题密切相关，并源于不适当的信号分解方法。 本文旨...
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【深度学习】LLaMA-Factory 大模型微调工具, 大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署 (2)
文章目录 数据准备 chat 评估模型 导出模型 部署 总结 资料： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md https:...
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【史上最强的AIGC的使用场景和具体案例分析】
AIGC（Artificial Intelligence in Game Creation）是一种利用人工智能技术辅助游戏开发的方法。它可以用于游戏中的各个方面，包括游戏设计、关卡设计、角色设计、AI行为设计等。 以下是一些AIGC的使用场景和具体案例...
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Llama 8B搜索100次超越GPT-4o！推理+搜索即可提升性能，新「Scaling Law」诞生？
【新智元导读】最近的论文表明，LLM等生成模型可以通过搜索来扩展，并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现，让参数量仅8B的Llama3.1模型搜索100次，即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。 强化学习先驱、加拿大阿尔伯塔大学...
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AIGC引领未来：搜索引擎、广告系统与推荐系统的重塑与革新
文章目录 一、搜索引擎的智能化升级 1. 语义理解的飞跃 2. 对话式搜索的兴起 3. 跨模态检索的探索 二、广告系统的智能化转型 1. 个性化创意生成 2. 实时优化投放策略 3. 内容与广告深度融合 三、推荐系统的精准化与智能化...
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如何定量分析 Llama 3，大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
读完全文后，你将获得回答以下问题的能力（参考答案，请见最后一章节）： Llama 3 技术博客说 70B 模型、最长序列 8K、15T Tokens，训练了 640w GPU 时，这发挥了 H100 理论算力（989TFlops）的百分之多少?...
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【机器学习】机器学习与医疗健康在疾病预测中的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言 第一章：机器学习在医疗健康中的应用 1.1 数据预处理 1.1.1 数据清洗 1.1.2 数据归一化 1.1.3 特征工程 1.2 模型选择 1.2.1 逻辑回归 1.2.2 决策树 1.2.3 随机森林 1.2...
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【八股文】算法岗位八股文、深度学习、AIGC八股文面试经验（一）
1. 请解释一下Batch Normalization的原理及其在训练深度神经网络中的作用。 Batch Normalization（批归一化）是一种在训练深度神经网络时常用的技术，旨在提高训练速度、稳定性和性能。 2. 在图像预处理过程中，如何选择合适...
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每日AIGC最新进展(31)：新加坡国立大学提出视频生成人类评估协议、加州大学提出视频生成测试基准TC-Bench、清华大学提出视频编辑新方法COVE
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 Rethinking Human Evaluation Protocol for Text-to-Video Models: Enhancing Reliability,Reproducibi...
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一文看懂LLaMA 2：原理、模型与训练
引言 人工智能领域的快速发展，带来了许多强大的语言模型。LLaMA 2 是其中之一，以其出色的性能和灵活的应用能力，吸引了广泛关注。这篇文章将带你深入了解 LLaMA 2 的原理、模型架构和训练过程，帮助你全面掌握这一前沿技术。 什么是LLaMA...
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AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读
Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文！受大模型中的RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。 在...
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最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%！每秒处理2万推理请求，Transformer作者公开优化秘诀
什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求，达到2024年谷歌搜索流量的1/5? 答案是独角兽Character.ai，由Transformer作者Noam Shazeer（后面简称沙哥）创办。 刚刚，沙哥公布了推理优化独门秘诀，迅速引起业界热议。 具...
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LLM 评估汇总：真的吊打 LLaMA-3，媲美 GPT-4 吗？
一、背景 在过去的一年多里，国内在大模型领域的发展异常迅速，涌现出上百个大模型，许多模型已经迭代了多个版本，并且各种指标不断刷新。与此同时，我们也经常在国内的一些文章中看到声称“吊打 LLaMA 3”或“媲美 GPT-4”的说法。那么，国内的大模型真的已...
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超强！必会的十大机器学习算法
1.线性回归 线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。 它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。 定义 线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。 线性模型由以下方程表示： 其中 是因变量（我们想要预测...
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一文读懂 Arthur Bench LLM 评估框架
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM 评估 。 众所周知，LLM 评估是人工智能领域的一个重要议题。随着 LLM 在各个场景中的广泛应用,评估它们的能力和局限性变得越来越重要。作为一款新兴...