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Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读215

万字长文:企业数字化转型建设实战经典50问

首先还是得培养业务人员的AI意识,也就是数字化转型过程中经常提到的转意识;要让业务人员全面了解AI的背后逻辑是什么,如何在工作中利用AI,出现问题了原因是什么,是企业原始数据不够精细,还是管理流程出了问题,要让业务人员尤其是管理者清楚的知道AI并不是喊一句:芝麻开门那般简单,要拒绝完美主义,因为从技术角度讲当前的AI并不是完美的,从应用角度讲,还是有限的,因此企业需要的是一个AI+人工不断精进学习的过程,企业应当杜绝短期见效主义,出现一点问题后就大喊“AI无用论”的现象,所以业务人员具备AI思维很关键,要打破传统工作思维,用AI的逻辑去思考、解决问题是关键。

  • 2024-02-15
  • 阅读259

人脸追踪案例及机器学习认识

人脸追踪案例及机器学习认识

  • 2024-02-15
  • 阅读215

【机器学习】数据清洗之处理异常点-跳点

一 确定处理策略: 1.1 考虑因素 1.2 常用处理策略 二 删除异常值 三 替代异常值: 四 转换异常值: 五 三种处理策略的优缺点及应用场景 5.1 删除异常点: 5.2 替换异常点: 5.3 转换异常点: 六 总结

  • 2024-02-15
  • 阅读225

4000字长文:A公司的数字化转型实践

在21世纪的第三个十年,全球制造业正经历着一场前所未有的数字化转型浪潮。从美国的“先进制造业伙伴计划”到德国的“工业4.0”,再到中国的“中国制造2025”,各国都在抓紧布局,将云计算、大数据、物联网和人工智能等先进技术融入制造业中。这些技术不仅为企业降低了生产成本,还提高了产品创新能力和生产柔性,同时还推动了制造服务的发展。

  • 2024-02-15
  • 阅读219

数字化转型三阶段:信息化-数字化-数智化

企业的数字化转型包括信息化、数字化、数智化三个阶段,并非一个阶段结束才能进入到下一个阶段。

  • 2024-02-15
  • 阅读240

机器学习9-随机森林

随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于改善单一决策树的性能,通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

  • 2024-02-15
  • 阅读220

航空产品服务生命周期集成管理应用与研究

本文通过对航空产品服务现状与需求研究分析,形成了对应的产品服务生命周期集成管理解决方案,提出了以SBOM为核心的产品服务生命周期集成管理模式。

  • 2024-02-15
  • 阅读255
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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