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电力窃漏电用户识别

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项目实操:基于SVM机器学习算法股票预测分析

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一、项目背景       量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术,从庞大的历史数据中,通过模型分析出能够带来较好收益的“大概率”事件,用以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响

工作室项目:Python二手汽车售价预测

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本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术,主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征,然后使用sklearn的回归模型进行建模。

工作室项目:Python利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类

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本项目综合了文本处理、人工智能、TensorFlow深度学习框架等技术,主要使用基于动态路由的RNN模型对路透社新闻进行分类。 本项目数据集包含有11228条新闻,共分成46个主题。

工作室项目:Python营业厅潜在客户识别

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而如何通过模型精准识别5G需求潜在用户,促进4G时代向5G时代转变,以实现基于5G深度应用的智慧城市建设至关重要。

项目实操:物流公司订单装运类型预测分析

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二、项目目标       1.本项目希望利用所给数据结合机器学习等相关技术,选用合适的模型,训练出一个能够有效预测出订单装运类型的模型。  

餐饮大数据智能推荐

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因此,根据近期用户对菜品的评分历史数据,建立菜品推荐模型,向用户们提供菜品推荐,从而满足用户们的个性化或差异性的口味,提高餐饮外卖平台的利润。

【图书】Web数据可视化(ECharts 5)

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的配套学习视频,本书以项目为导向,以任务为驱动,全面地介绍了ECharts数据可视化的应用全书共7个项目,其中,项目2~项目5介绍了农村电商可视化案例的农村电商发展趋势分析、销售趋势分析、用户行为分析,以及可视化

【图书】Hive大数据存储与处理

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全书共8章,内容包括广电大数据案例的需求分析、Hive的安装部署、用户基本信息的简单查询、用户账单与订单数据的查询进阶、用户收视行为数据的查询优化、广电用户数据的数据清洗与导出、Hive编程开发应用。

【图书】PySpark大数据分析与应用

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‖ 课程简介 本课程是图书《PySpark大数据分析与应用》的配套学习视频,是校企合作共同开发的大数据技术精品系列教材,也是岗课赛证融通新形态特色教材。
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