地区行政区划，省份，城市，区县，名称及代码数据 例如： INSERT INTO `tbl_area` VALUES (3241, '中国', '100000', '0', '100000', '0'); INSERT INTO `tbl_area` VALUES (3242, '北京市', '110000', '1', '110000', '010'); INSERT INTO `tbl_area` VALUES (5552, '盐亭县', '510723', '3', '510700', '0816'); INSERT INTO `tbl_area` VALUES (5553, '梓潼县', '510725', '3', '510700', '0816'); INSERT INTO `tbl_area` VALUES (5554, '北川羌族自治县', '510726', '3', '510700', '0816');

在这份Python工程中，涉及了数据处理和分析的多个阶段，包括数据清洗、数据分析以及可视化、以及机器学习。数据清洗是数据分析中至关重要的一步，它的目的是去除数据集中的噪声和不一致性，以便进行更为准确的数据分析。Python作为一门强大的编程语言，在数据清洗领域拥有广泛的库和工具支持，其中最常用的就是pandas库。pandas提供了DataFrame和Series两种主要数据结构，能够方便地处理表格型数据，同时还提供了大量的函数和方法来实现数据清洗和处理的各种需求，如缺失值处理、数据类型转换、重复数据处理等。 在数据清洗完成后，项目进入到数据分析和可视化的阶段。数据可视化是将数据分析的结果通过图形的方式直观地展现出来，帮助人们更好地理解数据中的模式和趋势。在Python中，pyecharts是一个用于生成各种图表的库，它基于ECharts，后者是一个由百度团队开发的纯JavaScript图表库，能够在网页中生成美观的图表。pyecharts使得Python用户可以方便地在网页中展示数据分析的结果。在本项目中，特别提到了使用pyecharts生成了堆叠面积图和热力图这两种类型的图表。堆叠面积图适合展示部分与整体的关系以及各类别数据随时间或其他变量的增减变化趋势。而热力图则适合于展示数据矩阵的强度分布，常用于显示变量间的相关性，或是某个量在不同分类条件下的分布情况。 项目还包含了机器学习的部分。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过经验改进自身的性能。在Python中，sklearn库是进行机器学习实践的常用工具包，提供了许多常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类等，以及相应的数据预处理、模型选择和评估方法。例如，使用sklearn进行数据集的分割、特征工程、模型训练和参数调优等。joblib是另一个在Python中用于并行计算的库，它主要用于处理大量数据时的并行任务，能够加速数据处理和模型训练过程。 整个工程展示了一个完整的数据分析项目流程，从数据的准备和清洗，到数据的分析和可视化，再到使用机器学习模型对数据进行深入挖掘，每一步都紧密相连，共同构建了一个综合性的数据分析解决方案。

基于卷积神经网络的阿尔茨海默症分类代码 共包含9888张阿尔茨海默症MRI图像 本代码旨在借助深度学习方法对阿尔茨海默症（Alzheimer’s Disease, AD）患者的磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）图像进行分类分析，以提升疾病早期诊断的准确性与效率。研究重点评估了三种主流卷积神经网络模型——ResNet、MobileNetV3 和 DenseNet121 在该任务中的应用效果，并通过对比实验分析各模型在图像分类中的性能差异，涵盖准确率、召回率、精确率及 F1 分数等关键评价指标。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42492056/article/details/148675350 结果显示 DenseNet121 在多个指标上表现优越，其准确率、召回率、精确率和 F1 分数分别为 0.9889、0.9894、0.9894 和 0.9901，优于其余模型。除了性能比较外，本研究还探讨了将深度学习模型集成到医学图像分析流程中的可行性，并设计并开发了一个针对 AD 图像分类的系统原型，进一步验证了该技术在实际临床辅助诊断中的应用前景与实用价值。

随着社交媒体的普及，微博文本成为舆情分析、品牌监控和用户行为研究的重要数据源。情感分类旨在通过机器学习和自然语言处理（NLP）技术自动判断文本的情感倾向（如正面、负面、中性），对商业决策和社会治理具有重要意义。微博文本具有短文本、口语化、噪声多（如表情符号、话题标签、错别字）等特点，给情感分类带来挑战。 利用逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林、K 近邻（KNN），TextLSTM模型进行对比分析比较

简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

本文首先介绍了智能推荐的概念、应用、评价指标，然后讲解了智能推荐常见的关联规则算法，包括Apriori和FP-Growth，最后讲解常见的协同过滤推荐技术，包括基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。 该压缩包中包括关联规则挖掘算法(Apriori算法、FP-Growth算法)，协同过滤过滤推荐算法(基于用户、基于物品)，以及代码中所对应的数据集。 智能推荐系统是当今互联网应用中的核心组成部分，它能够为用户提供个性化的信息、产品或服务推荐。在实际应用中，推荐系统广泛应用于电商、内容平台、社交媒体、在线视频服务等多个领域。推荐系统的效果直接影响用户体验和企业的经济效益，因此，对推荐系统的研究和开发具有重要的意义。 在智能推荐系统中，算法是核心的技术。关联规则算法和协同过滤技术是两种常见的推荐算法类型。关联规则算法通过分析大量交易数据或行为数据，发现不同项目之间的有趣关系，如频繁出现的项目组合。Apriori算法和FP-Growth算法是两种在数据挖掘中广泛应用的关联规则算法。Apriori算法通过迭代查找频繁项集，以候选集生成和剪枝的方式来实现。而FP-Growth算法利用FP树这种数据结构来存储数据集，并通过递归的方法挖掘频繁项集，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在效率上有所提高。 协同过滤技术是推荐系统中另一种主流技术，它基于用户之间的相似性或物品之间的相似性来进行推荐。基于用户的协同过滤算法通过对用户的历史行为进行分析，找出目标用户可能感兴趣的其他用户，再根据这些用户的喜好生成推荐列表。而基于物品的协同过滤算法则侧重于找出目标用户可能感兴趣的物品，通过分析物品之间的相似性，从而向用户推荐与他们之前喜欢的物品相似的新物品。 智能推荐系统的效果评估是一个复杂的问题。常见的评价指标包括准确度、召回率、F1分数、AUC值、覆盖率、新颖度等。准确度和召回率通常用于评估推荐系统的分类能力，F1分数则是它们的调和平均数，用于在准确度和召回率之间取得平衡。AUC值适用于评价排序质量，覆盖率和新颖度则用来评估推荐系统的多样性和推荐质量。 在实际应用中，为了提供更加精准和个性化的推荐，智能推荐系统往往结合多种算法和技术，比如利用用户的行为数据和属性信息，结合深度学习等先进的机器学习技术，构建更加复杂的推荐模型。随着技术的不断进步，智能推荐系统也在不断地演进，以适应不断变化的业务需求和用户行为模式。 此外，智能推荐系统还面临着一些挑战，如冷启动问题、可扩展性问题、隐私保护问题等。冷启动问题指的是在系统启动初期，由于缺乏足够的用户或物品数据，难以做出有效的推荐。可扩展性问题关注的是随着用户和物品数量的增加，如何保证推荐系统的响应时间和准确度不受影响。隐私保护问题则是指在收集和利用用户数据进行个性化推荐的同时，如何保护用户的隐私安全。 为了应对这些挑战，研究人员和工程师们不断地探索新的算法和技术。例如，利用迁移学习、强化学习等技术来解决冷启动问题，采用分布式计算框架来提高系统的可扩展性，通过加密算法和差分隐私技术来增强数据的隐私保护。 智能推荐系统是数据挖掘和机器学习领域的重要应用之一，通过关联规则挖掘算法和协同过滤技术，能够有效地解决信息过载问题，提升用户体验。随着技术的不断进步和挑战的解决，智能推荐系统将会更加智能化、个性化和安全。

房价预测系统是一种利用机器学习或深度学习技术对房地产市场价格进行预测的系统。这类系统通常基于大量的历史房价数据，通过构建预测模型，来推算未来或未经交易的房产价格。本压缩包包含了完整的代码和数据，可用于实际应用开发或学习研究。 在本压缩包中，我们能找到包含实际交易数据的文件，例如“房价数据.csv”和“anjuke_house_prices.csv”，这些文件中包含了不同房产的特征数据如位置、面积、建造年份以及成交价格等，是构建房价预测模型的重要依据。此外，还包含了一些模型文件，如“knn_model.pkl”，这表明使用了k-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）构建的预测模型，而“BP_NN_Prediction_vs_True.png”和“knn_Prediction_True.png”则可能是展示了不同模型预测结果与实际成交价格的对比图像，帮助我们评估模型的准确性。 “BP_NN_Loss.png”文件则可能展示了使用了反向传播算法的神经网络（Back Propagation Neural Network, BP NN）在训练过程中的损失值变化，这有助于分析模型在学习过程中的表现，从而对模型进行优化。另外，代码文件“房价预测新版.py”可能是主要的预测脚本，用于执行预测任务和输出结果。而“对比实验-逻辑回归.py”和“对比试验-随机森林.py”则是对不同机器学习算法进行测试和比较的脚本，通过这些对比可以了解不同算法在房价预测任务中的优势和局限性。 此压缩包提供了一套完整的房价预测系统开发资源，包括数据集、模型文件、可视化图表和源代码，适用于机器学习和深度学习的研究和实践。通过这些资源，开发者不仅可以深入理解房价预测问题，还能够学习到如何使用机器学习方法解决实际问题，特别是如何在处理回归问题时选择合适的模型，以及如何评估和比较不同模型的性能。

在2025年深圳杯数学建模竞赛中，参赛者面临了极具挑战性的D题，该题目的完整分析论文为参赛者和研究者们提供了一份详尽的指导，内容包括对问题的重述、分析、模型假设、符号定义以及针对两个具体问题的模型建立与求解过程，其中还包含了可运行的代码和相关数据。从摘录内容来看，分析论文整体结构清晰，分步骤详细阐述了竞赛中的关键问题和解决方案。 论文开篇对问题进行了重述，这一步骤对于理解竞赛题目的背景和目标至关重要。紧接着的“问题分析”部分则对问题进行了深入挖掘，从中提炼出解决问题的关键点，这为后续的模型建立奠定了基础。 在“模型假设”环节，参赛者根据实际问题的需求，提出了构建模型所需的一系列假设条件，这些假设在一定程度上简化了复杂现实情况，使得模型可以聚焦于核心问题。在随后的“符号定义”中，明确了论文中使用的所有符号和变量的含义，为论文的阅读者提供了统一的解读标准。 论文的核心部分是对两个具体问题的模型建立与求解。对于问题一，参赛者首先描述了建模的背景，并且详细阐述了特征工程设计，特征工程是机器学习中不可或缺的一步，通过合理的特征提取能够提升模型的性能和准确性。随后，论文介绍了分类模型的结构和数学表达，给出了模型的具体形式。 在模型求解方面，论文不仅提供了描述分析，还对模型的总体性能进行了对比，分析了模型在不同条件下的表现，特别是关注了模型在不同贡献者数量上的表现，这是在实际应用中非常重要的一个考量因素。 针对问题二，参赛者同样遵循了建模的步骤，从特征工程设计到模型结构和分类器构建，再到模型评估指标的定义，逐步深入，直至模型求解。问题二的求解部分也详细展示了模型的构建过程以及对模型性能的评估，这些内容对于理解模型的实际效果和应用范围具有指导意义。 由于文章是通过OCR扫描出文档的部分文字，可能存在个别字识别错误或漏识别的情况，因此在阅读和理解时可能需要一定的背景知识和逻辑推理能力，以便将识别错误的文字或概念还原为正确的含义。 整体来看，这篇论文不仅为2025深圳杯数学建模竞赛的D题提供了完整的解决方案，也为数学建模领域的研究者和实践者提供了一套详细的问题解决框架，其中包含的模型、代码和数据具有很高的参考价值。

模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。购买后，提供数据集及相关程序，只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

基于CNN-RNN的高光谱图像分类项目报告：全套代码、数据集及准确率记录管理,高光谱图像分类：CNN-RNN深度学习模型的全套解决方案,高光谱图像分类CNN-RNN结合 pytorch编写 该项目报告网络模型，2个开源数据集，训练代码，预测代码，一些函数的 拿到即可进行运行，全套。 代码中加入了每一步的预测准确率的输出，和所有迭代次数中，预测精度最好的模型输出。 所有预测结果最后以txt文本格式输出保存，多次运行不会覆盖。 设置随机种子等等。 该项目在两个数据集上精度均可达96以上(20%的训练数据)。 ,高光谱图像分类; CNN-RNN结合; PyTorch编写; 网络模型; 开源数据集; 训练代码; 预测代码; 函数; 预测准确率输出; 最佳模型输出; txt文本格式保存; 随机种子设置; 精度达96以上,高光谱图像分类：CNN-RNN模型全解析报告