数据挖掘与数据分析
聚类:K均值(Kmeans)、最近邻算法(KNN)、期望最大值算法(EM)、隐含狄利克雷分布(LDA)
分类:支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、梯度下降树(GBDT)、随机森林(RF)、朴素贝叶斯(NB)、深层神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、LSTM(Long Short-Term Memory)
回归:普通最小二乘回归(OLS)、梯度下降树(GBDT)
降维:主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、LDA
时间序列:自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA),机器学习,python爬虫
2022年2月–2022年5月
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛,研究害虫识别模型
通过数据挖掘比赛,初步认识YoloV5单阶段目标检测模型的实现步骤
通过对昆虫识别模型的建立与预测,以达到对害虫的识别,从而有效保护农作物的生长。
通过数据挖掘比赛,初步认识YoloV5单阶段目标检测模型的实现步骤 通过对昆虫识别模型的建立与预测,以达到对害虫的识别,从而有效保护农作物的生长。
通过python爬虫爬取网易云音乐下载,网页获取,有反爬机制,通过获取到的源码来进行解析,二进制保存歌曲