安装WordCloud 在使用WordCloud词云之前，需要使用pip安装相应的包。...pip install WordCloud pip install jieba 其中WordCloud是词云，jieba是结巴分词工具。...简单词云代码 下面这部分代码参考老曹的，希望对你有所帮助。 老曹说：什么是词云呢？...词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。...中文编码错误及解决 在WordCloud安装的目录下找到WordCloud.py文件，对源码进行修改。
这篇文章是学习了老曹的微信直播，感觉WordCloud对我的《Python数据挖掘课程》非常有帮助，希望这篇基础文章对你有所帮助，同时自己也是词云的初学者，强烈推荐老曹的博客供大家学习。...简单词云代码 下面这部分代码参考老曹的，希望对你有所帮助。 老曹说：什么是词云呢？...词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。...中文编码错误及解决 在WordCloud安装的目录下找到WordCloud.py文件，对源码进行修改。...希望文章对你有所帮助，尤其是结合数据库做数据分析的人。还是那句话，如果刚好需要这部分知识，你就会觉得非常有帮助，否则只是觉得好玩，这也是在线笔记的作用。
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题目 给定两个被元组（22,1,42,10）和（20,0,36,8）表示的对象 （a）计算这两个对象之间的欧几里得距离； （b）计算这两个对象之间的曼哈顿距离； （c）使用q=3，计算这两个对象之间的闵可夫斯基距离...（d）计算着两个对象之间的上确界距离 创建对象 a = (22, 1, 42, 10) b = (20, 0, 36, 8) 欧氏距离 import numpy as np def euclidean
文/黄成甲 数椐挖掘是指从原始的、未加工的海量数据中提取出有用信息。简言之，数据挖掘是有目的的收集教据，并对数据进行分析，从中找到有价值的信息或者模式。...数据挖掘吸收了统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索等技术，所以，它是一门综合学科。数据挖掘现已在商业智能（BI)、远程医疗、教育和电子商务等领域成功应用。...特别的，随着互联网的发展，电子商务领域对数据挖掘的需求日益增长。...数据挖掘需要具备良好的熟学素养，统计学、概率论的知识也必不可少，同时数据挖掘还涉及到数据库、机器学习、信息检索、数据结构和基本的计算机编程能力。...它还涉及一些相关领域的专业知识，可以说，数据挖掘是一门综合性比较高的学科，在不同领域应用的其体应用方法也不同。由于跨越的科目比较多，初学者往往需要其备多科目的基础知识才能学习数据挖掘。
糖豆贴心提醒，本文阅读时间4分钟 这篇文章主要介绍三个知识： 1.关联规则挖掘概念及实现过程； 2.Apriori算法挖掘频繁项集； 3.Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算。...关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。...挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。...然后如下图所示，对L2中的项集进行组合，其中超过三项的进行过滤，最后计算得到L3项集。 最后对计算置信度，如下图所示。 Apriori算法弊端：需要多次扫描数据表。...Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算 由于这部分代码在Sklearn中没有相关库，自己后面会实现并替换，目前参考空木大神的博客。 输出结果： ?
云计算和SDN这两个名词总是被许多人挂在嘴边，他们给人的印象就是在Qcon大会上念PPT的一拨人。...如果你什么都没有，上阿里云 (我是认真的，不要黑我)。 总之，随着网络带宽提升，我觉得中小企业自建运维越来越不划算。云化是趋势。 Q: 容器技术会颠覆现有的虚拟化技术吗？...所以将来在大型数据中心，肯定是软硬结合和持续很长一段时间。 在很多中小云平台，大部分硬件设备已经在迁移过程中了。 Q: SDN真的比传统设备灵活吗？简单吗？方便吗？...一千个现场会有一千个云实施方案。 SDN有灵活性的优势。 SDN某种意义上说，比传统网络还要复杂。 首先，真实世界的网络就是复杂的。任何隐藏复杂性的尝试都会增加复杂性。...Q: 未来从事中小企业云的部署咨询工作，有戏吗？ A: 我觉得单纯做部署顾问之类的没戏。做openstack的番茄花园有戏。
数据挖掘是一门跨多个领域的交叉学科，通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。...其特点为：海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示。 数据挖掘主要构建四大类模型：分类、聚类、预测及关联。...常用的有CRISP-DM，SEMMA和5A三种过程模型，如下图所示： 其中，SEMMA、5A及CRISP-DM过程模型如下各图示例 数据挖掘建模步骤1-商业理解 商业理解：理解商业目标和业务需求，幵转化为数据挖掘的问题定义...数据挖掘建模步骤2-数据理解 数据理解：筛选所需数据，校验数据质量，了解数据含义及特性。...，它不但具有处理数值数据的一般计算能力，而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力。
如今，云计算在高速的经济发展过程中占有重要地位，相关的产业更是获得了空前的关注与发展。2018年10月15~17日，CDCE2018国际数据中心及云计算产业展在北京的中国国际展览中心举行。...---- 作为数据中心建设和运维搭建全方位展示交流平台，展会融合云计算技术及行业解决方案、数据中心基础设施建设、行业标准、数据中心服务，探讨行业发展的新技术与新理念，引领数据中心及云计算产业稳健、快速、...八大行 十大论坛实力迎接变革 为践行推进全行业共同发展理念，CDCE2018国际数据中心及云计算展针对行业需求，重点服务以下八大行业用户：数据中心、金融、医疗、教育、政府、能源电力、轨道交通...、智慧城市，为其解决数据中心及云计算的发展及优化需求，同时更加关注数据中心及云计算产业在科技领域技术创新、节能推广及应用领域的深度挖掘。...从主办方获知，CDCE2018国际数据中心及云计算展在上海、北京两地轮流举办，明年的展会将于2019年11月在上海举行，届时将推出更加丰富和前沿的活动内容，敬请期待！
用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ...., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想..., 性能会很低 ; 确定 模型 / 模式 结构 和 评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法 组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络 ---- 朴素贝叶斯算法是朴素的 , 是因为在 分类的计算 过程中 , 做了一个 朴素的假设 , 假定 属性值之间是相互独立的 , 该假设称作 条件独立 , 做此假设的目的是为了简化计算..., 异常数据对中心点计算影响很大 ; ④ 必须给定 \rm K 个初始中心点 , 中心点选不好 , 影响聚类质量 ; ⑤ 求中心点时 , 需要计算算术平均值 , 针对分类属性的数据无法计算 , 如男女无法计算
那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。
2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题（30分） 1、简述数据库操作的步骤（10分） 步骤：建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。...，给定数据集{xi,yi}(i=1,…,n)，xi是训练数据，yi是对应的预期值。...（4）给出实验方案（8分） 2013网易实习生招聘 岗位：数据挖掘工程师 一、问答题 a) 欠拟合和过拟合的原因分别有哪些？如何避免？...d) 举例序列模式挖掘算法有哪些？以及他们的应用场景。 DTW（动态事件规整算法）：语音识别领域，判断两端序列是否是同一个单词。 Holt-Winters（三次指数平滑法）：对时间序列进行预测。...b) 计算二者曼哈顿距离 ? 2) 给你一组向量a，b，c，d a) 计算a，b的Jaccard相似系数 b) 计算c，d的向量空间余弦相似度 ? c) 计算c、d的皮尔森相关系数 即线性相关系数。
云模型成为用户访问关键 企业构建一个云模型可以非常有效的缓解用户访问带来的网络压力，同时让相关数据信息和控制选项能够成为更易于用户访问的服务。...基于物联网的很多传感器都是利用SaaS来进行信息的传输和应用，很多云计算服务提供商都在利用传感器云设施来为用户提供服务，传感器云的SaaS可以是其它物联网云服务的一个启动点。...在现在的很多真实物联网方案当中，分布式的云计算应用模式能够有效的将信息进行整合，从而实现用户访问的高可用性，流服务可能是原始传感器信息的来源，是一个对保存在其中的传感器信息进行非实时分析的数据库的输入。...数据关联性很重要 基于物联网的分析云平台是将很多有效数据进行关联，从而对用户提供更为全面的服务，就好像用于交通管理和控制应急车辆信号的物联网模式都是利用可控制传感器数据进行信号控制的。...无论是物联网还是云计算，用户对于数据需求量的增加已经成为了现在IT行业的一大趋势，然而对于企业来说，基于物联网和云平台的服务模式已经在企业内部逐渐扩张，未来的云平台与物联网模式之间的联系也将变得更加紧密
为了使自己成为企业客户不可或缺的一部分，大多数大型云计算服务公司正在共同努力挖掘内部部署数据中心的潜力。云计算服务模式转变的核心是帮助客户更轻松地管理混合云。...为了使自己成为企业客户不可或缺的一部分，大多数大型云计算服务公司正在共同努力挖掘内部部署数据中心的潜力。云计算服务模式转变的核心是帮助客户更轻松地管理混合云。...云计算设备的引入最能说明云计算供应商为进入数据中心所做的努力，这是微软、甲骨文和其他公司正在销售的硬件设备。...Anderson表示，相比之下，来自云计算提供商的软件现在可以通过这些不断变化的云计算服务模式在私有数据中心中使用。...Anderson指出，由于云计算业务模式基于大规模的标准化，因此将云计算服务推向私有数据中心必须保持与公共云服务相同的标准化水平，以保护整体云模型。
“云”，既是对那些网状分布的计算机的比喻，又指代数据的计算过程被隐匿起来，由服务器按你的需要，从大云中“雕刻”出你所需要的那一朵。...如今，云计算时代已悄然拉开帷幕，它不再是一朵遥不可及的浮云，而是将令人难以置信的力量带到我们指尖，引领着我们的生活： 轻盈的在线办公 只要我们有一台可接入网的设备，随时随地都可以实现多平台轻松编辑，还可以对成员...因为云计算的模式让个人不再受应用软件、储存数据甚至硬件的限制，减少物理空间和时间的限制，让集体智慧得到更高效的聚合。云计算改变了厚重繁琐的传统办公模式，让轻盈的在线办公成为现实。...通过云计算中心可以对庞大、复杂而又无序的交通数据进行智能的分析和处理，从中挖掘出最优路径引导信息，发布各类实时交通帮助信息，同时改善整体路网交通状况，营造畅通、便捷、高效的出行环境。...这些背后的操作涉及到大量数据的复杂运算，当然，我们看不到，这些计算过程都被云计算服务提供商带到了“云”中。通过云计算，电子商务的服务效率更高、成本更低，应用更加可靠、稳定、便捷。
一 认识科学计算 在人工智能的研发中，其本质就是把一切问题转化为数学问题，所以数学运算非常重要。...二 认识numpy numpy的本质其实还是一个多维数组，虽然我们之前学习过数组对象(Python中的list或者tuple)和numpy的数据看似一样，但是数组是无法直接参与数值运算的，而numpy对象却可以...五 形状处理 1 预览修改与真正修改 numpy对象有一个shape属性，在Python基础中，对于形状并不敏感，而在科学计算中，形状却很重要，在后面的算法模型计算中，我们会使用地很频繁。...2 降维操作 降维是人工智能算法中非常常用且重要的一个操作，原因是有时我们去描述一个事物的特征时，会有非常多的维度，但过多的维度会给我们的计算带来麻烦，这个时候我们就需要去降低它的维度，然后再进行计算。...答案是肯定的，但是有相应的规则，不能随意计算，这种计算就叫做广播运算。
Hive能够批量的处理数据,因此在大数据场景中更具有优势。 C. 支持用户自定义函数,允许用户根据需求定义当前场景可以使用的函数。 D. Hive效率很高,擅长做数据挖掘。...(多选题)【多选题】关于云计算与大数据技术,下列说法正确的是( ) A. 大数据技术是云计算项目的必要条件。 B. 大数据主要解决分布式存储、分布式计算等问题,是元计算的PaaS层的解决方案之一。...云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。 D. 云计算强调的是资源共享、按需获取资源的业务模式。...我的答案: BCD :大数据主要解决分布式存储、分布式计算等问题,是元计算的PaaS层的解决方案之一。; 云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。...; 云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。; 云计算强调的是资源共享、按需获取资源的业务模式。; 1.3分 77.
数据挖掘 功能 II . 数据挖掘 结果判断 III . 数据挖掘 学习框架 IV . 数据挖掘 分类 I . 数据挖掘 功能 ---- 1 ....数据挖掘 结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的 知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于 模式 的t 统计和结构...数据挖掘 学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....数据挖掘原理 : 数据库技术 ( 索引 , 数据压缩 , 数据结构 ) , 人工智能 , 机器学习 , 统计学 , 信息论 , 理论计算 ( 近似 / 随机 算法 ) , 数学规划 , 几何计算 ; 3...数据挖掘应用 : CRM , 搜索分析 , 网络安全 , 生物信息分析 … IV . 数据挖掘 分类 ---- 1 .
大数据分析技术 改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术...数据挖掘涉及的技术 数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。...数据挖掘主要过程 根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。...传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。 数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。...一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解
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