数据挖掘

原文链接： http://tecdat.cn/?p=7620 可以将44.1kHz单通道.wav文件中的一秒读取到长度为44100的数组（称为b）中。给定矩阵A，我们寻求系统Ax = b的解。通过Gauss-Seidel的迭代，向量如果我们将b记录的录音，则将一些白噪声作为我们的初始猜测，并在每次交替中写出Ax，我们会观察到b中高音调的音符首先变得可听，而同时白噪声的音调分解。 最初的12秒.wav文件的音频（白噪声） initialAx.wav 初始Ax，残差和残差FFT的图： ​ ​ ​ 经过一轮迭代，高音 转化gauss_seidel_out000000.wav 在光谱中可以看到一些结构： ​ ​ ​ 第二次 迭代 ： gauss_seidel_out000001.wav ​ ​ ​ 第三次 迭代 ： gauss_seidel_out000002.wav ​ ​ ​ 第四次 迭代 ： gauss_seidel_out000003.wav ​ ​ ​ 这一切都在python中完成。将.wav文件加载到数组中，在scipy中还不错。为了避免缓存问题，必须使用稀疏矩阵类，因为12秒的.wav文件需要一个大小为12 * 44100的数组。这是我使用的TridiagonalMatrix类代码片段： from numpy import * #a tridiagonal matrix

原文链接： http://tecdat.cn/?p=7553 数据 Reddit用户imjasonh和fhoffa解析了原始数据 ，该模式如下所示： ​ 每次骑行都有非常具体的上/下车位置以及开始/结束时间的详细信息。 下面显示了一个示例 ： ​ 我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点。 自1987年以来，位于东79街和约克大街的出租车站一直将上东区的居民带到华尔街。 我在数据中发现了沿着这条路线的252,210次旅行。出租车平均需要20.35分钟才能以22.11 mph的速度行驶。当然，您会在凌晨4点走得更快，但是大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班： ​ 一年中，最专用的出租车使路线行驶234次（只有7条出租车使路线行驶100次）： ​ 尽管前十名最常见的出租车司机的平均速度较可预测，但他们的前进速度并没有比大多数人快（这可能是因为他们经常每天同时开车）。 ​ SELECT pickup_street1, pickup_street2, dropoff_street1, dropoff_street2, trips_medallion, trips_pickup_datetime, trips_dropoff_datetime, ROUND(trips_avg_mph,4) AS avg_mpg, ROUND(trips

大数据，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。 建立大数据分析服务器的五个基本方面 1、可视化分析： 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法： 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点 3、预测性分析能力： 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4、语义引擎： 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5、数据质量和数据管理： 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的

从2013年开始，互联网金融在中国这片土地上发展得如火如荼，其实这是互联网对于金融领域的渗透导致的必然结果，同样的变革也发生在旅游、航空、教育、物流、零售、医药等其他垂直行业。 金融业在互联网上创新的目的是可以直接获取用户的一手信息，增加用户的粘度，巩固并拓展银行与其目标客户之间的存取、货款、汇款、支付等业务关系。互联网金融可不是金融机构简单地“触网”。 我们信仰数据，我们相信金融的本质就是数据，而大数据技术就是能够驱动互联网金融这个横冲直撞的火车头永不停歇的发动机。 金融业的大数据挖掘 在良莠不齐地发展了三年之后，2015年，在十部委发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，将互联网金融分类为：互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融。 互联网与金融的一个共同的基因是数据。因为互联网是由数据构成的，而所有的金融产品其实也都是各种数据的组合。互联网产生的数据量很大，而且数据类型多；同样，金融行业产生的数据量也非常大，数据类型也相当丰富。这是一个大数据的时代。 每一种数据类型都有价值。在经过第一阶段的野蛮生长之后，互联网金融平台如果不考虑监管套利的因素，那么其在资产端和客户资源端其实都很难对传统金融有竞争优势。唯一可能让这些公司有机会胜出的就在于对数据的把握。 对 金融行业来说，最重要的两个维度是客户和风险

原文链接： http://tecdat.cn/?p=7157 本示例说明如何测量信号相似度。将回答以下问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何确定测量中是否存在信号或仅有噪声？有两个信号相关吗？如何测量两个信号之间的延迟？ 比较具有不同采样率的信号 考虑一个音频信号数据库和一个模式匹配应用程序，您需要在其中识别正在播放的歌曲。数据通常以低采样率存储，以占用更少的内存。 figure ax(1) = subplot(3,1,1); plot((0:numel(T1)-1)/Fs1,T1,'k') ylabel('Template 1') ​ 第一个和第二个子图显示了来自数据库的模板信号。第三个子图显示了我们要在数据库中搜索的信号。仅查看时间序列，信号似乎与两个模板都不匹配。仔细检查发现，信号实际上具有不同的长度和采样率。 [Fs1 Fs2 Fs] ans = 1×3 4096 4096 8192 不同的长度使您无法计算两个信号之间的差异，但是可以通过提取信号的公共部分来轻松解决。此外，并不总是必须使长度相等。 在测量中寻找信号 现在，我们可以使用 xcorr 函数将信号S与模板T1和T2互相关，以确定是否存在匹配项。 figure ax(1) = subplot(2,1,1); plot(lag1/Fs,C1,'k') ylabel('Amplitude') grid on

Python数据分析挖掘实战讲解和分析PDF加源码 链接: https://pan.baidu.com/s/1SkZR2lGFnwZiQNav-qrC4w 提取码: n3ud 好的资源就要共享，我会一直更新相关有用资源，伙伴们一起进步吧 目录 · · · · · · 第1章 　开始数据挖掘之旅　　1 1.1 　数据挖掘简介　　1 1.2 　使用Python和IPython Notebook　　2 1.2.1 　安装Python　　2 1.2.2 　安装IPython　　4 1.2.3 　安装scikit-learn库　　5 · · · · · · 来源： https://www.cnblogs.com/zyxlovesjy/p/11550215.html

原文链接： http://tecdat.cn/?p=6977 此示例显示如何使用移动平均滤波器和重采样来隔离每小时温度读数的时间周期分量的影响，以及从开环电压测量中消除不需要的线路噪声。 该示例还显示了如何使用Hampel过滤器来移除大异常值。 动机 平滑是我们如何发现数据中的重要模式，同时忽略不重要的事物（即噪音）。我们使用过滤来执行此平滑。平滑的目标是产生缓慢的价值变化，以便更容易看到我们数据的趋势。 有时，当您检查输入数据时，您可能希望平滑数据以查看信号中的趋势。在我们的例子中，我们在洛根机场每个小时都有一套摄氏温度，在2011年1月的整个月。 ​ 请注意，我们可以直观地看到一天中的时间对温度读数的影响。如果您只对每月的日常温度变化感兴趣，则每小时波动只会产生噪音，这会使日常变化难以辨别。为了消除时间的影响，我们现在想通过使用移动平均滤波器来平滑我们的数据。 移动平均滤波器 在其最简单的形式中，长度为N的移动平均滤波器取波形的每N个连续样本的平均值。 为了对每个数据点应用移动平均滤波器，我们构造滤波器的系数，使每个点的权重相等，并且对总平均值贡献1/24。这给出了每24小时的平均温度。 ​ ​ 过滤延迟 请注意，过滤后的输出会延迟大约十二小时。这是因为我们的移动平均滤波器有延迟。 任何长度为N的对称滤波器都将具有（N-1）/ 2个样本的延迟。 fDelay =（length

目录 1.数据取样 （1）抽取标准 （2）抽样方法 2.数据整理 （1）数据探索 （2）数据预处理 3.挖掘建模 4.模型评价 1.数据取样 （1）抽取标准 相关性 可靠性 有效性 （2）抽样方法 随机抽样： 若数据集中每组观察值都有相同被抽样概率，则可随机抽样。 等距抽样： 对一组观测值进行等间隔抽样。 分层抽样： 首先将样本总体分成若干层次（或者若干子集）。每个层次中的观测值具有相同被选中的概率，但不同层次数据集可具有不同概率值。 从起始顺序抽样： 从输入数据集的起始处开始抽样。 分类抽样： 依据某种属性取值选择数据子集，如按客户名称分类、按地址分类等。分类抽样以类为单位，在每类数据中抽样。 2.数据整理 （1）数据探索 异常值分析 缺失值分析 相关性分析 周期性分析 （2）数据预处理 数据筛选 数据变量分析 缺失值处理 坏数据处理 数据标准化 主成分分析 属性选择 数据规约 3.挖掘建模 分类 聚类 关联规则分析 时序模式 智能推荐 4.模型评价 来源： https://blog.csdn.net/qq_35350265/article/details/100972351

数据挖掘VS机器学习？ 　　"数据挖掘" 与 "机器学习"是近年来经常同时出现的词语，两者有何不同呢？到底是数据挖掘涵盖机器学习，还是机器学习包括数据挖掘，各种观点莫衷一是。实际上，两者本就不是非此即彼的关系，所以大可不必拘泥于特定的称谓，从具体的业务场景、算法应用出发即可。在这里，按笔者的理解，一般是用机器学习算法来实现数据挖掘的特定需求，如是而已。 1. 机器学习概念 　　---“这是最好的时代，也是最坏的时代”，如今，这是一个大数据的时代。 　　提起机器学习(Machine Learning)，近年来发展的可谓如火如荼，IBM的“深蓝计算机”、Google的AlphaGo(人工智能程序)以及无人驾驶汽车等，引领我们走入了“数据科学革命”。那么何谓机器学习呢？简单来说，机器学习是一个从大量无序数据中学习和提取有用信息的过程，涉及到计算机科学、工程技术和统计学等多个学科的知识。具体而言，机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，用于完成特定的业务需求。目前已实现的典型应用如垃圾邮件检测、商品智能推荐、手写识别软件、贷款信用评定、实时工业监测等。 2. 机器学习步骤 数据收集：多种方式收集样本数据，如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从API中得到信息、设备传感器发来的实测数据等等 数据探索：检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段

学期规划 数据挖掘介绍 现在是大数据时代，网络上有大量数据等待挖掘，人们如何在海量的数据中找到自己想要的数据，数据挖掘应运而生。数据挖掘工程师通过算法从大量数据中搜索隐藏在其中的所需数据，这些数据可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于优势地位。 学习计划 第一个月，我通过虚拟社区的发现与演化的阅读对社区有个大概的了解，然后动手实现一个社区发现算法，并用ppt的形式描述这个算法，寻找导师答辩，答辩现场将算法现场演示。 第二，三个月，进行python和Java的学习，尝试用python语言和Java语言实现一个社区发现算法。 第四个月，通过对于概率论，线性代数，凸优化等数学基础的学习后，对算法的原理有一个更深入的理解，尝试对算法进行改进。 第五个月，阅读并行计算方面的书籍。1，hadoop权威指南第三版2，数据算法：hadoop/spark大数据处理技巧3，spark快速大数据分析。 我认为这个计划时间安排可能会过于紧凑，实践过程中需要根据实际学习进度动态调整。 来源： https://www.cnblogs.com/lhwblogs/p/11523702.html