代码编织梦想

开源ai引擎|信息抽取与文本分类项目案例:提升12345政务投诉处理效率-爱代码爱编程

一、实际案例介绍 采集员案件上报流程是城市管理和问题解决的关键环节,涉及对案件类别的选择、案件来源的记录、详细案件描述的填写以及现场图片的上传。这一流程要求采集员准确、详细地提供案件信息,以便系统能够自动解析关键数据并填写相关内容,从而提高处理效率和准确性。 系统对采集员上报的信息进行自动解析后,将推荐合适的处理流程和责任部门,确保案件得到及时有效的处

r 药物经济学评价:markov模型构建及markov轨迹图绘制-爱代码爱编程

All models are wrong, but some are useful-Box,1976 前言 药物经济学评价中比较常用的模型包括决策树(Decision tree)模型、马尔科夫(Markov)模型、分区生存模型(Partitioned Survival Model,PSM)、微观仿真模拟(Microsimulation)模型、

r使用multinma程序包实现生存数据的贝叶斯网状meta分析-爱代码爱编程

前言 multinma是由Phillippo开发的程序包,主要用来实现基于IPD校准的多水平网状Meta回归(ML-NMR),同时该程序包也可以用来实现传统的网状meta分析。今天的文章介绍如何使用multinma程序包实现生存数据的贝叶斯网状meta分析,用来评估6种免疫疗法( Camrelizumab、Tislelzumab、Toripalimab、

书籍推荐|meta分析r语言实践教程-爱代码爱编程

“The problems are solved, not by giving new information, but by arranging what we have known since long.” – Ludwig Wittgenstein 推荐理由 《Doing Meta-Analysis with R: A Hand

r使用netmeta程序包实现二分类数据的频率学网状meta分析-爱代码爱编程

该研究检索了Cochrane对照试验中心注册,CINAHL,Embase,LILACS数据库,MEDLINE,MEDLINEIn-Process,PsycINFO,监管机构网站,以及从一开始就发布和未发表的双盲随机对照试验的国际注册2016年1月8日。 研究包括21种抗抑郁药的安慰剂对照和头对头试验,用于成人(≥18岁和两性)的急性治疗,根据标准操作标准

金蝶bi方案治好我的数据分析困难症-爱代码爱编程

结构分析、趋势分析、分布分析、对比分析……这还是大方向的,细分下来还会根据数据类型和具体场景不同而不同,不仅如此,每个月的数据分析需求还可能不同,导致分析量多且复杂,加班加点也忙不过来。但金蝶BI方案就不一样了,半小时就能完

【42 可视化大屏 | 某瓣电影top250数据分析可视化大屏】-爱代码爱编程

文章目录 🏳️‍🌈 1 普版大屏🏳️‍🌈2 Flask版大屏🏳️‍🌈3 Flask+Mysql版大屏🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据 大家好,我是 👉【Python当打之年(点击跳转)】 本期分

r 生存分析3:cox等比例风险回归及等比例风险检验-爱代码爱编程

虽然Kaplan-Meier分析方法目前应用很广,但是该方法存在一下局限: 对于一些连续型变量,必须分类下可以进行生存率对比 是一种单变量分析,无法同时对多组变量进行分析 是一种非参数分析方法,必须有患者个体数据才能进行分析 英国统计学家David Cox在1972年进一步拓展了Kaplan-Meier,将性别和年龄等因素包含在内,也就是Cox

基于lightgbm的回归任务案例_lightgbm回归模型-爱代码爱编程

在本文中,我们将学习先进的机器学习模型之一:Lightgbm。在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后,XGBoost是一种极限梯度提升机器,但通过lightgbm,我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好

scikit-爱代码爱编程

Scikit-learn是Python中一款非常强大且广泛使用的数据挖掘和数据分析工具。它为数据挖掘和数据分析任务提供了简单高效的接口,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择等多个方面。以下是一份详细的使用指南,帮助用户更好地理解和使用Scikit-learn。 一、安装与导入 首先,你需要安装Scikit-learn。如果你已经安装了Python,你

勾八头歌之分类回归聚类-爱代码爱编程

一、机器学习概述   第1关机器学习概述 B AD B BC   第2关常见分类算法 #编码方式encoding=utf8 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def knn(train_data,train_label,test_data): ''' inp

大模型时代下的文档识别与分析_大模型 文档审阅-爱代码爱编程

在当今的大模型时代,多模态大模型在许多领域中都展现出了惊人的实力。然而,在OCR(光学字符识别)和IDP(图像数据提取)领域,这些大模型的表现如何呢?本文将通过对比GPT4-V与SOTA(State-of-the-Art)的

机器学习数据预处理之数据标准化(附python代码实现)_机器学习标准化代码-爱代码爱编程

数据预处理之数据标准化 文章目录 数据预处理之数据标准化前言机器学习(ML)数据预处理数据标准化(1)Min-Max标准化(2)Z-Score标准化(3)小数定标标准化(4)均值归一化法(5)向量归一化(6)

chatgpt gpt4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、ai绘图技术-爱代码爱编程

原文链接:ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823

数据挖掘|数据预处理|基于python的数据标准化方法-爱代码爱编程

基于Python的数据标准化方法 1. z-score方法2. 极差标准化方法3. 最大绝对值标准化方法 在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的

数据挖掘终篇!一文学习模型融合!从加权融合到stacking, boosting-爱代码爱编程

模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合。 数据及背景 零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测_学习赛_赛题与数据_天池大赛-阿里云天池的赛题与数据(阿里天池-零基础入门数据挖掘)

数据分析power bi之power query-爱代码爱编程

1.导入数据 ctrl+a全选--数据--获取数据--其他来源--来自表格/区域 导入数据,进入编辑模式  2.整理与清除 清除:删除所选列的非打印字符 转换--格式--清除 修整:删除前面和后面的空格 转换---格式---修整(修整后前面后面的空格没有了) 3.数据格式之间的转换

chatgptgpt4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、ai绘图技术教程-爱代码爱编程

原文链接:ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247598798&idx=2&sn=014f5ae90306a3b1e8fd87ab58561411&chksm=fa82

数据分析-爱代码爱编程

数据分析-Pandas类别数据序列合并 数据分析和处理中,难免会遇到各种数据,那么数据呈现怎样的规律呢?不管金融数据,风控数据,营销数据等等,莫不如此。如何通过图示展示数据的规律? 数据表,时间序列数据在数据分析建模中很

【能源数据分析-爱代码爱编程

一、前言 大数据科学在能源领域的深度应用,已经深刻改变了这一行业的垂直格局。它为我们提供了宝贵的见解,帮助降低下游市场的成本,使石油生产商能够更好地应对市场繁荣期的需求。近期,石油价格的剧烈下跌给全球经济带来了沉重打击,而