01 2024 档案
摘要：今天完成了一个简单的医疗保险检测识别系统的前端，录制了第一阶段视频，然后背单词，学学语法
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摘要：今天首要的任然是背单词，然后学习数据清洗，写了些实验一。
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摘要：学习构建北京市政百姓信件分析实战案例是一个综合性的任务，需要使用多种技术和工具。以下是每个步骤的简要说明：1. 采集北京市政百姓信件内容：在这一步，你需要建立一个系统来收集北京市政百姓的信件内容。可以使用网络爬虫技术，访问相关政府网站或公共平台，从中抓取信件数据。确保你的数据采集是合法的，并且遵循隐
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摘要：Spark 读取文件系统的数据 （1）在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文 件的行数； （2）在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，
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摘要：HDFS 常用操作 使用 hadoop 用户名登录进入 Linux 系统，启动 Hadoop，参照相关 Hadoop 书籍或网络 资料，或者也可以参考本教程官网的“实验指南”栏目的“HDFS 操作常用 Shell 命令”， 使用 Hadoop 提供的 Shell 命令完成如下操作： （1） 启动 H
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摘要：在 Windows 系统和 Linux 系统之间互传文件 本教程大量实验都是在 Linux 虚拟机上完成，因此，需要掌握如何把 Windows 系统中 的文件上传到 Linux 系统，以及如何把 Linux 系统中的文件下载到 Windows 系统中。 首先，到本教程官网的“下载专区”中的“软件”目
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摘要：2．使用 Linux 系统的常用命令 启动 Linux 虚拟机，进入 Linux 系统，通过查阅相关 Linux 书籍和网络资料，或者参考 本教程官网的“实验指南”的“Linux 系统常用命令”，完成如下操作： （1）切换到目录 /usr/bin； （2）查看目录/usr/local 下所有的文件；
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摘要：医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调
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摘要：开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系
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摘要：在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信
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摘要：数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull
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摘要：以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知
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摘要：要开发多方案生成与营销比对模块，你可以按照以下步骤进行： 明确目标和需求： 定义你的模块的具体目标，包括生成多方案和进行营销比对的目的。了解用户的需求和期望。 数据收集与分析： 收集相关的市场数据、用户数据和竞争对手数据，这将用于生成不同方案和进行比对。 进行数据分析，了解市场趋势、用户行为以及竞争
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摘要：要开发一个数据分析与预测模块，你可以遵循以下一般性的步骤： 明确目标： 定义你的分析和预测模块的具体目标。确定你要解决的问题是什么，以及你希望从数据中获得什么信息。 数据收集与清洗： 收集与你问题相关的数据。确保数据是完整的、准确的，并且包含所有必要的字段。进行数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据
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摘要：要实现电力市场现货交易综合管理解决方案，需要结合大数据和人工智能等先进信息技术，并开发相应的算法或平台来满足用户的需求。以下是一些建议： 1.数据分析与预测模块：开发一个模块，利用全省长周期气象资源、新能源负荷出力、用电负荷和现货市场价格等数据进行分析和预测。可以应用机器学习和数据挖掘技术，构建交易
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摘要：Scala（发音为 "skah-lah"）是一种多范式编程语言，其名称是“Scalable Language”的缩写。它设计用于融合面向对象编程（OOP）和函数式编程（FP）的特性。Scala运行在Java虚拟机（JVM）上，因此可以与现有的Java代码无缝集成。这种语言的目标是提供一种能够在各种规
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摘要：Apache Spark（通常简称为Spark）是一个开源的、分布式计算系统，用于大规模数据处理和分析。它提供了高效、通用、可扩展的数据处理框架，支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab（Algorithms, Machines,
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