注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 挖掘社交网络 高清pdf

  2. Facebook、Twitter和Linkedln产生了大量的宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介进行联系？他们在讨论些什么？或者他们在哪儿？《挖掘社交网络(影印版)》这本简洁而且具有操作性的书将为你展示如何回答这些甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及那些你都不知道存在的有用信息。每个独立章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-30
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：paipai880429

  1. 社交网站的数据挖掘与分析

  2. Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-03-28
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：garychn

  1. 社交网站的数据挖掘与分析

  2. 社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？本书第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻的有用信息。 Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：60817408
    • 提供者：qq_32808253

  1. 社交网站的数据挖掘与分析 第2版

  2. Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：panjijun123

  1. Google earth engine学习教程.pdf

  2. GEE学习教程：GEE本身存储了近40年来主要公开遥感影像数据集，⽐如Landsat系列产品、 Modis系列产 品、 Sentinel系列产品等，还有就是各种⽓象数据等。通过GEE提供的各种API以及其他 的⼯具可以⽅便的查看、计算、分析⼤范围的各种影像数据。环宇易研科技 文档地址https:l/developers.goOgle.com/earth-engine∠ Google Earth Engine API 搜索 所有产品 指南参考网页 发送反惯 可以搜索想要的内 npcP详组教程 nt

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-19
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：liuhj1983

  1. python数据挖掘需要学的内容

  2. 在本篇文章中我们给大家整理了关于python数据挖掘需要学什么的知识点指南，有兴趣的朋友们跟着参考下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38606294

  1. python数据挖掘需要学的内容

  2. 1、Pandas库的操作 Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点： · pandas 分组计算; · pandas 索引与多重索引; 索引比较难，但是却是非常重要的 · pandas 多表操作与数据透视表 2、numpy数值计算 numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容： · Numpy array理解； · 数组索引操作； · 数组计算； · Broadcasting(线性代数里面的知识) 3、数据可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38690402

  1. Python&机器学习之项目实践

  2. 机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到：端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。如何将前面学到的内容引入到项目中。如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：800768
    • 提供者：weixin_38676058