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Neo4j Graph Data Science 1.7.2.jar

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简介：
Neo4j Graph Data Science 1.7.2.jar是一款由Neo4j公司开发的数据科学库，专为图算法和机器学习任务设计，支持高效的图数据处理与分析。 neo4j-graph-data-science-1.7.2.jar是一款软件包，适用于进行图数据分析的用户。该版本包含了一系列针对Neo4j数据库优化的算法库，能够帮助开发者高效地处理大规模图数据集中的复杂问题。

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  • Neo4j Graph Data Science 1.7.2.jar
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    Neo4j Graph Data Science 1.7.2.jar是一款由Neo4j公司开发的数据科学库，专为图算法和机器学习任务设计，支持高效的图数据处理与分析。 neo4j-graph-data-science-1.7.2.jar是一款软件包，适用于进行图数据分析的用户。该版本包含了一系列针对Neo4j数据库优化的算法库，能够帮助开发者高效地处理大规模图数据集中的复杂问题。
     
  • Neo4j-Graph-Data-Science-1.6.1-Standalone.zip
    优质
    这是一个独立版本（Standalone）的Neo4j图数据科学库压缩文件，版本号为1.6.1，适用于离线环境中进行图数据分析和机器学习。 neo4j-graph-data-science-1.6.1-standalone.zip
     
  • neo4j-java-driver-1.7.2.jar 文件
    优质
    neo4j-java-driver-1.7.2.jar 是一个Java库文件，用于实现Neo4j图数据库的Java应用程序连接和通信。它提供了操作Neo4j数据库所需的各种功能和API。 neo4j-java-driver-1.7.2.jar包用于在Java程序中操作Neo4j数据库，需要导入此jar包。
     
  • LeetCode题库 - Data Science Projects: Data Science Projects
    优质
    本项目集合了多种数据科学挑战与解决方案，利用LeetCode题库中的问题进行实践。通过真实案例和算法优化，提升数据分析能力和机器学习模型构建技巧。 我是布兰迪斯大学商业分析理学硕士毕业生，并且是一名拥有四年广告经验的专业营销人员。我热衷于从复杂的数据集中挖掘出有意义的、可操作的信息来解决业务问题。我对数据提取、整理，以及使用Python、R和SQL进行预测性建模有着丰富的经验。 当前，我在深入学习自然语言处理(NLP)相关的金融知识与技能，以应对日益复杂的商业挑战。我的作品集涵盖了我为学术研究、个人自学及兴趣驱动下完成的数据科学与数据分析项目。 在技术方面，我能熟练运用Python和R进行文本分析，并利用这些工具来理解客户对业务的态度。通过应用朴素贝叶斯算法等机器学习方法，我已经成功地将F1得分提高到78.1%，并识别出53个用于区分正面和负面评论的关键词汇。 此外，在探究当前状况以发现潜在见解方面，我擅长使用描述性统计、队列分析及可视化技术。通过这些手段，我发现自八月以来实施的策略显著提高了客户留存率，并带来了额外收入的增长。
     
  • Business Data Science
    优质
    《Business Data Science》是一本结合商业策略与数据科学实践的指南，旨在帮助企业利用数据分析优化决策过程，创造竞争优势。 《Data Science for Business》介绍了数据挖掘和数据分析思维的相关知识，作者是Foster Provost和Tom Fawcett，版本为第一版。
     
  • Business Data Science
    优质
    《Business Data Science》是一本融合商业洞察与数据科学实践的著作，旨在帮助读者掌握利用大数据分析来驱动企业决策的关键技能。 这本书是英美经典书籍，《What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking》。
     
  • Graph Data Extractor.rar
    优质
    Graph Data Extractor 是一个用于从各种图形文件中提取数据的工具包。它帮助用户轻松获取图表中的关键信息，并将其转换为可编辑的数据格式。此资源以RAR压缩包形式提供，内含软件安装及相关文档。 该程序能够正常运行，并已成功提取图片中的点坐标，使用效果较好。
     
  • Data Science Capstone Project
    优质
    本项目为数据科学课程的最终作品，结合统计学、机器学习及编程技术，旨在解决实际问题，展示数据分析与模型构建能力。 Data_Science_Final_Project项目使用的数据集如下： 1. 分类-PAMAP2：PAMAP2体育活动监测数据集包含了由穿戴了三个惯性测量单元及心率监测器的受试者所提供的24种不同类型的体育活动（例如步行、骑自行车和踢足球等）的数据。该数据集可用于进行活动识别与强度估计，并且可以用于开发和应用各种数据处理、分割、特征提取以及分类算法。 2. 回归-Home Depot产品搜索相关性：此数据集中包含了在Home Depot网站上销售的多种产品的信息，以及真实的客户搜索词。作业要求根据提供的这些搜索字词及对应的产品组合（首先基于字符级别，然后是单词/字符组合级别）来预测相关的得分。为了创建基准标签，Home Depot已经将所有搜索产品对众包给多个评估者进行人工评价和标注。
     
  • Get Data Graph Digitizer
    优质
    Get Data Graph Digitizer是一款强大的数据提取工具，能够从图像中精确地获取坐标数值。适用于科研、工程等多个领域，提高数据分析效率。 此软件由俄国人开发（许多功能强大的小软件都是俄国人制作的）。该软件提供21天试用期，在getdata-graph-digitizer.com网站上可以下载到试用版，据说没有功能限制。目前最新版本为2.24，界面支持中文和英文，还有俄文、乌克兰文、日文、朝鲜文以及印度尼西亚文等多种语言选项（开发者似乎有印尼朋友）。