数据挖掘

摘要：在数据挖掘和机器学习领域，超参数调优是提高模型性能的关键步骤。本文将围绕这一主题，通过实践贝叶斯搜索和网格搜索两种超参数调优方法，探讨如何在实际项目中应用这些技术，以提高模型的准确性和效率。 一、 随着人工智

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在数据挖掘领域扮演着越来越重要的角色。为了提高数据挖掘的效率，硬件加速技术成为了关键。本文将围绕GPU和TPU两种硬件加速器，探讨其在数据挖掘中的应用，并通过实际代码示例展示

特征工程：AI大模型之数据挖掘指南——自动特征生成与跨域特征融合 在数据挖掘和机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤。特征工程不仅包括手动构建特征，还包括自动特征生成和跨域特征融合。本文将围绕这两个主题，

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，教育领域的数据挖掘成为研究热点。本文将围绕学习行为和个性化推荐两大主题，探讨如何利用AI大模型进行数据挖掘实践，以提高教育质量和个性化学习体验。 一、 教育领域的数据挖掘是指利用人

智慧城市数据挖掘：交通优化与公共服务分析方案 随着城市化进程的加快，智慧城市已成为全球范围内的发展趋势。智慧城市通过整合物联网、大数据、云计算等先进技术，实现对城市运行状态的实时监测和智能管理。其中，交通优化和公

摘要：随着工业4.0的推进，工业制造领域的数据挖掘技术得到了广泛应用。本文将围绕设备故障预测和生产优化两大主题，通过Python编程语言，结合实际案例，展示数据挖掘在工业制造中的应用实践。 一、 工业制造作为国民经

摘要：随着金融行业的快速发展，欺诈检测和信用评分成为金融风控的重要环节。本文将围绕AI大模型在数据挖掘领域的应用，探讨金融风控解决方案，包括欺诈检测和信用评分，并给出相应的代码实现。 一、 金融风控是金融机构在业务

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，跨模态融合技术在数据挖掘领域得到了广泛关注。本文将围绕图文/视听数据关联分析这一主题，探讨跨模态融合技术在AI大模型数据挖掘中的应用，并给出相应的代码实现。 一、 跨模态融合技术是

摘要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。数据隐私泄露的风险也随之增加。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，能够在保护用户隐私的实现分布式数据挖掘。本文将围绕联邦学习在数据挖掘中的应用，探讨

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。自监督学习作为一种无需人工标注数据的学习方法，在数据挖掘中具有巨大的潜力。本文将围绕自监督学习中的对比学习与掩码建模两种方法，探讨其在数据挖掘