2026
21
JUL
Apache Atlas

Apache Atlas自动分类推演引擎如何与数据血缘联动实现精准治理

Cai TianRui
本文针对生鲜电商数据治理痛点，讲解Apache Atlas自动分类推演引擎与数据血缘的联动逻辑，通过完整示例演示配置规则、同步血缘、实现精准治理的全流程，分析技术优缺点与应用场景，帮助开发者解决数据分类、流转监控、合规审计等问题。
big data Data Governance Classification data lineage Apache Atlas
2026
19
JUN
Python

人工智能场景中Python模型评估指标的选择与解读

Tang Yue 892 次阅读
本文详细介绍了人工智能场景中Python模型常见评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值、均方误差和均方根误差等，阐述了它们的应用场景、优缺点及注意事项。同时说明了不同场景下评估指标的选择方法，以及如何正确解读这些指标。还强调了数据预处理、交叉验证和多指标综合评估的重要性，帮助开发者准确评估模型性能，开发出更优秀的人工智能模型。
AI Classification regression evaluation metrics python model
2026
09
JUN
语雀

如何利用语雀进行技术文档的高效分类与检索

Hou MinRu 655 次阅读
本文详细介绍了如何利用语雀进行技术文档的高效分类与检索。首先介绍了语雀的基本功能和在技术文档管理中的优势，接着阐述了技术文档的分类原则和具体分类方法，包括按项目、技术领域、文档类型分类等，并给出了Python技术栈的示例。然后介绍了技术文档的检索方法，包括基本检索和高级检索技巧，如利用标签、文档类型等进行检索，也给出了相应的示例。还分析了语雀在团队协作开发、个人知识管理和技术分享等场景中的应用，以及语雀的优缺点和使用注意事项。最后进行了文章总结，帮助读者更好地利用语雀管理技术文档。
Python Classification Retrieval Technical Documentation yueque
2026
04
JUN
分治

分治算法在数据挖掘中的应用实例

He MinChen 1,186 次阅读
本文介绍了分治算法的基本概念，阐述了数据挖掘的过程和目标。详细讲解了分治算法在大数据集分类和数据聚类等数据挖掘场景中的应用实例，分析了分治算法在数据挖掘中的优缺点，包括提高效率、降低复杂度等优点以及通信开销、划分难度等缺点，还给出了使用分治算法的注意事项，如合理划分数据集、选择合适合并方法等。最后对分治算法在数据挖掘中的应用进行了总结。
Data Mining Classification Clustering divide and conquer algorithm
2026
24
MAY
算法与数据结构

深度解析DM分类算法在金融风控中的实际应用与优化

Liu ZhenTian 1,359 次阅读
本文深入探讨了逻辑回归、随机森林等核心数据挖掘分类算法在金融信贷审批、交易反欺诈等风控场景中的实际应用。通过详细的Python代码示例，演示了从数据预处理、模型构建到评估优化的完整流程，并重点分析了特征工程、样本不均衡处理、模型选择与监控等关键实践要点，为开发者构建高效、可靠的风控系统提供实用指导。
machine learning Fraud Detection Data Mining Classification Financial Risk Control
2026
17
MAY
MATLAB

在MATLAB中实现机器学习分类算法解决实际模式识别问题的步骤

Xiao Fang 1,274 次阅读
本文详细介绍了在MATLAB环境中实现机器学习分类算法以解决实际模式识别问题的完整步骤。从数据准备、模型选择与训练（包括决策树、SVM、随机森林等），到模型评估、超参数优化，最后到模型部署与应用。文章结合鸢尾花数据集等具体示例，用通俗语言讲解核心流程，并分析了不同技术的优缺点及适用场景，为开发者提供了一份实用的MATLAB机器学习分类指南。
MATLAB machine learning Classification Pattern Recognition
2026
04
MAY
Scikit-learn

Scikit-learn在中小规模数据集分类任务中的应用及性能优化策略

Dong FeiYing 1,705 次阅读
本文主要介绍了Scikit - learn在中小规模数据集分类任务中的应用及性能优化策略。首先介绍了Scikit - learn的基本情况，接着阐述了其在医疗诊断、垃圾邮件分类等方面的应用场景，分析了它的优缺点。然后详细介绍了特征选择、模型调优等性能优化策略，还提到了数据预处理、过拟合和欠拟合等注意事项。最后对文章进行了总结，帮助读者更好地利用Scikit - learn完成分类任务。
Performance Optimization Classification Feature Selection Model Tuning scikit-learn
2026
19
MAR
MATLAB

MATLAB机器学习实战：基于支持向量机的分类问题解决方案

Li Xin 1,440 次阅读
本文详细介绍了支持向量机在MATLAB中的应用，包括支持向量机的基本概念、MATLAB与支持向量机的结合示例、支持向量机的应用场景、优缺点、注意事项等内容。通过丰富的示例和通俗易懂的语言，帮助不同基础的开发者理解和掌握基于支持向量机的分类问题解决方案。
MATLAB Classification ML Support Vector Machine
2026
06
FEB
达梦(DM)

非平衡数据处理在DM分类问题中的解决方案探讨

Yang Xin 1,710 次阅读
本文深入探讨了数据挖掘分类任务中非平衡数据的解决方案，包括数据层面的过采样与欠采样技术、算法层面的代价敏感学习和集成方法、评估指标优化等，通过Python代码示例展示了SMOTE、代价敏感逻辑回归、EasyEnsemble等技术的实战应用，并提供了技术选型指南和注意事项。
Python machine-learning Classification data-mining imbalanced-data
2026
27
JAN
计算机视觉(CV)

CNN特征提取的最佳层选择策略 不同层特征在分类任务中的效果对比

Zhao Bing 1,385 次阅读
本文深入探讨了CNN特征提取中最佳层的选择策略，详细阐述了CNN特征提取原理，分析了不同层特征的特点，并对比了它们在分类任务中的效果。通过具体示例展示了如何提取不同层特征以及进行分类实验。同时，介绍了基于实验、任务需求和多层融合的最佳层选择策略，还探讨了应用场景、技术优缺点和注意事项。旨在帮助读者更好地理解CNN特征提取，提高分类任务的准确率。
Deep Learning CNN Feature Extraction Layer Selection Classification