大數(shù)據(jù)和云計(jì)算時(shí)代背景下,數(shù)據(jù)中心和骨干網(wǎng)支撐著海量數(shù)據(jù)的計(jì)算和交互。而海量的數(shù)據(jù)則源自于無數(shù)的手機(jī)和終端個(gè)體,如何加速海量數(shù)據(jù)和信息的收集和匯聚?
2018-05-24 09:31:267241 變現(xiàn)的一種通用商業(yè)模式。本文主要講述如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)的技術(shù)通過對(duì)海量用戶行為數(shù)據(jù)的深度分析和挖掘,將數(shù)據(jù)挖掘的成果應(yīng)用到廣告的售賣、投放中,用大數(shù)據(jù)和AI的相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)廣告競(jìng)價(jià)售賣、精準(zhǔn)的廣告投放、預(yù)測(cè)廣告的投放效果、控制廣告投放成本、提高流量的變現(xiàn)能力。
2018-10-29 09:48:399901 數(shù)據(jù)挖掘:基于關(guān)聯(lián)挖掘的商品銷售分析
2020-06-09 08:32:36
當(dāng)前時(shí)代大數(shù)據(jù)炙手可熱,數(shù)據(jù)挖掘也是人人有所耳聞,但是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘更具體的算法,外行人了解的就少之甚少了。數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法,聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類,這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法
2018-11-06 17:02:30
挑戰(zhàn),如推薦效率,推薦精度等問題。針對(duì)商品推薦系統(tǒng)所面臨的主要挑戰(zhàn),本文從以下幾個(gè)方面對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)以及所用到的技術(shù)進(jìn)行了分析和研究。首先,詳細(xì)分析了各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)和Web挖掘及其在電子商務(wù)
2010-04-24 09:23:12
針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運(yùn)行效率不高的問題,提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實(shí)現(xiàn)了算法的組件化管理,并將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫中,在簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過程的同時(shí),大大提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率。通過對(duì)幾種典型數(shù)據(jù)挖掘算法在銀行卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的試驗(yàn),證實(shí)了該模型的有效性和實(shí)用性。
2020-03-11 06:36:59
mcc中得到lin庫,并參考2059A pdfi實(shí)現(xiàn)了lin主從pic控制器的通信。我從主人到奴隸的數(shù)據(jù)。但是我沒有從奴隸到主人那里得到數(shù)據(jù)。我用PIDIT 3調(diào)試器調(diào)試程序,但沒有得到。請(qǐng)任何人幫我從奴隸那里得到數(shù)據(jù)。
2020-04-17 07:39:52
你好伙計(jì)。 我正在通過PCI和主FPGA觸發(fā)接口來編程一個(gè)處于從串行模式的Spartan6,并且在完成數(shù)據(jù)后我沒有得到DONE信號(hào)。 1)我使用bitgen將Ncd和pcf轉(zhuǎn)換為bit。 2)我
2019-06-14 13:51:35
值。在這個(gè)代碼中,我能夠得到UART的輸出,但我沒有得到我寫在EEPROM中的確切值。所以我被困在這里,我不知道有什么問題。我附上我的代碼下面請(qǐng)通過它,讓我知道我哪里錯(cuò)了。提前謝謝。( I am
2019-09-11 10:11:59
處理海量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)工程師必備技能,通過對(duì)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析發(fā)掘出有價(jià)值的信息,為企業(yè)或***做出正確決策提供依據(jù),是十分必要的一項(xiàng)工作,以下是常用的海量數(shù)據(jù)處理方法!1. Bloom
2018-03-23 14:23:22
用波形圖表顯示存儲(chǔ)的TDMS波形數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)較大,由于波形圖表的數(shù)據(jù)緩沖只有1024B,顯示不了那么多的數(shù)據(jù)?如何顯示海量的波形數(shù)據(jù)?
2013-09-23 16:25:00
//返回值:0,沒有得到期待的應(yīng)答結(jié)果//其他,期待應(yīng)答結(jié)果的位置(str的位置)u8* sim900a_check_cmd(u8 *str){char *strx=0;if(USART_RX_STA&
2019-02-15 06:36:05
調(diào)了兩天的GPRS模塊,但是始終沒有得到正確的返回值得到的是!"#$%&'()*+,-./0123456789:;?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{ 一連串的這種數(shù)據(jù),很納悶吶,希望使用過此模塊的前輩可以解解我的迷惑!!大謝
2019-02-27 06:35:46
,方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建?! 〈?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)充滿希望的研究領(lǐng)域,商業(yè)利益的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力將會(huì)不停地促進(jìn)它的發(fā)展。每年都有新的數(shù)據(jù)挖掘方法和模型問世,人們對(duì)它的研究正日益廣泛和深入。對(duì)海量
2018-11-02 14:08:08
利用了來自如下一些領(lǐng)域的思想:(1)?來自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn),(2)?人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速地接納了來自其他領(lǐng)域的思想,這些領(lǐng)域包括最優(yōu)
2018-11-23 10:37:13
了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。KGB同時(shí)可以定義不同的動(dòng)作,如抽取動(dòng)作,并能自定義各類后處理程序。利用KGB知識(shí)圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報(bào)價(jià)信息,方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建?! ?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2018-12-05 11:49:09
DeVice編寫,DeviceRead。但似乎SSD1963甚至沒有得到我發(fā)送給它的命令。我總是得到相同的屏幕:先是黑色,然后逐漸變白,然后逐漸填充垂直的不彩色的線條。我試著只留下電源插腳連接,我也有同樣的現(xiàn)象,這就是為什么我斷定SSD1963沒有得到命令和數(shù)據(jù)。有人經(jīng)歷過這種情況,可以幫我嗎?
2019-10-16 14:42:43
更順暢高效,更能在極短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的針對(duì)性分析、追根究底式鉆取挖掘;讓企業(yè)更都懂數(shù)據(jù)。 全新界面:更人性化,常用功能更可見 2019年,SpeedBI數(shù)據(jù)分析云超前完成全新UI更新,實(shí)現(xiàn)全平臺(tái)
2020-02-11 23:50:08
,我沒有得到任何數(shù)據(jù)出來的FX2LP。我應(yīng)該提到的是,F(xiàn)X2連接到FPGA。我有一個(gè)程序監(jiān)視進(jìn)入FPGA的數(shù)據(jù),但什么也沒有發(fā)生。有人有什么想法嗎?如果有人看到任何問題,我就附上了文件。謝謝喬恩
2019-05-30 08:10:35
《數(shù)據(jù)分析與挖掘實(shí)戰(zhàn)》總結(jié)及代碼練習(xí)---chap3 數(shù)據(jù)探索
2020-05-25 13:25:38
吊打是不可能的了哈哈,小菜雞簡(jiǎn)單總結(jié)幾個(gè)面試問題。文章目錄1.數(shù)據(jù)挖掘的3個(gè)算法2.研究方向3.大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別,生活中的應(yīng)用4.linux常用命令5.如何做海量數(shù)據(jù)查詢6.對(duì)人工智能什么看法
2021-07-26 07:51:00
一名數(shù)據(jù)挖掘工程師給新人整理的入門資料四年前我一次聽說數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)詞,三年前我學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)挖掘理論知識(shí),兩年前我做了幾個(gè)與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的項(xiàng)目,一年前我成為一名數(shù)據(jù)挖掘工程師,今天我把數(shù)據(jù)挖掘入門資料
2017-09-01 11:05:58
;//結(jié)構(gòu)體 PACK_A 在填了數(shù)據(jù)之后的最終長(zhǎng)度搞了好久了沒搞明白。在這個(gè)pData位置我一直是取得地址,但是沒有得到數(shù)據(jù)。。已經(jīng)蒙了。
2019-11-05 19:41:44
新的PSoC可能在上一篇文章中看到,但是我正在與UART合作。我想知道為什么我的if語句沒有得到任何真正的?我?guī)缀蹩隙ㄟ@是一件簡(jiǎn)單的事。我查看了UART模塊的數(shù)據(jù)表。本質(zhì)上,我正在尋找狀態(tài)寄存器準(zhǔn)備
2019-06-27 07:40:04
想要自學(xué)云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘想問下這些方面有哪些內(nèi)容該從何開始求大神們指教謝謝
2016-04-19 00:07:25
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
2020-05-14 16:02:52
]); endendgenerateassign cout = c [n]; endmodule我沒有得到上述代碼的輸出。請(qǐng)告訴我為什么沒有得到輸出。
2020-03-30 09:46:18
發(fā)一個(gè)自己暑假寫的關(guān)于USB海量數(shù)據(jù)采集的論文,有詳細(xì)程序+原理圖+論文,希望對(duì)大家有幫助。最終模塊化封裝的程序OK.zip (297.11 KB )基于STC12C5A60S2和CH376的實(shí)時(shí)
2019-06-26 04:35:41
我?guī)缀?b class="flag-6" style="color: red">沒有得到PIC18F26K22的和平。因?yàn)槲?b class="flag-6" style="color: red">只有那些PIC,并且我想編程它們,所以是否有用于PIC或任何類似的PIC的初學(xué)者工具包.pdf,可以幫助我這個(gè)18f26k22。
2019-09-29 14:29:16
意義。只有把所有的數(shù)據(jù)集結(jié)起來,才能挖掘數(shù)據(jù)的新價(jià)值,為商品的生產(chǎn)、銷售提供決策信息。聯(lián)想企業(yè)網(wǎng)盤不僅可以為企業(yè)存儲(chǔ)海量增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù),還可以依據(jù)企業(yè)的架構(gòu)靈活設(shè)置文件夾,按照部門或者項(xiàng)目分類、歸檔數(shù)據(jù),方便
2014-02-20 11:39:38
的復(fù)雜性,急需從不同角度將各方面知識(shí)綜合利用。本文提出了股票價(jià)格充分融合網(wǎng)絡(luò)共識(shí)的策略,構(gòu)建了基于網(wǎng)絡(luò)共識(shí)的股票價(jià)格行為數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。從交易系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集股票交易價(jià)格數(shù)據(jù),同時(shí)從網(wǎng)絡(luò)智能獲取當(dāng)前的討論熱點(diǎn)
2010-04-24 09:56:07
了。我的意思是,當(dāng)我進(jìn)行測(cè)量時(shí),當(dāng)我只做增強(qiáng)響應(yīng)校準(zhǔn)時(shí),我沒有得到相同的響應(yīng)。我想知道增強(qiáng)的校準(zhǔn)是否被1端口校準(zhǔn)覆蓋。 RGDS 以上來自于谷歌翻譯 以下為原文Hi, I am using a
2019-04-01 12:09:50
集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫 或者分布式存儲(chǔ)集群,利用分布式技術(shù)來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的集中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的查詢和分類匯總等,以此滿足大多數(shù)常見的分析需求。特點(diǎn)和挑戰(zhàn):導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大,查詢涉及的數(shù)據(jù)量大,查詢請(qǐng)求
2018-06-11 16:41:53
數(shù)據(jù)的核心是云技術(shù)和BI。關(guān)于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系人們通常會(huì)有誤解,而且也會(huì)把它們混起來說,分別做一句話直白解釋就是:云計(jì)算就是硬件資源的虛擬化;大數(shù)據(jù)就是海量數(shù)據(jù)的高效處理。如果做一個(gè)更形象的解釋
2018-07-26 16:26:24
你好我使用2 UART,兩者都在中斷模式下運(yùn)行1UART工作正常。第二UART,我只有一次中斷后,上電后,我沒有得到什么問題是什么?感謝和問候毗濕奴·庫馬爾 以上來自于百度翻譯 以下為原文hi
2019-04-04 06:52:30
優(yōu)秀企業(yè)的推動(dòng),亦需要優(yōu)質(zhì)的機(jī)構(gòu)提供交流平臺(tái)。廣州多元大數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司提倡“數(shù)據(jù)重構(gòu)產(chǎn)業(yè)”,利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),結(jié)合創(chuàng)新的營銷理念,建立“共享圈”和“信息圈”兩大平臺(tái),實(shí)現(xiàn)企業(yè)大數(shù)據(jù)資源生態(tài)結(jié)構(gòu)
2017-05-27 17:11:11
統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析口徑,打破數(shù)據(jù)孤島外,數(shù)據(jù)中臺(tái)還有高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、挖掘,有預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)分析模型等,能夠?yàn)椴块T級(jí)、企業(yè)級(jí)的智能數(shù)據(jù)可視化分析提供更敏捷、高效的數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù),可不就進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)決策效率
2021-11-04 09:49:57
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用(經(jīng)典)
2023-09-26 07:56:49
頭部企業(yè),就越早上線數(shù)據(jù)可視化工具,為的就是更快、更直觀地掌握數(shù)據(jù)情況,充分利用數(shù)據(jù)信息指導(dǎo)業(yè)務(wù),增加企業(yè)利潤。做企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析,億級(jí)數(shù)據(jù)秒分析隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步加強(qiáng),企業(yè)日增數(shù)據(jù)正以極為
2020-07-21 15:06:30
我不確定如何更加具體,因?yàn)槲颐看螄L試用PicKit3進(jìn)行編程時(shí)都沒有得到任何調(diào)試信息,只是“沒有連接”。這是4.15上的問題,現(xiàn)在是MPLAB-X的5.00上的問題。這可能是由于我滾動(dòng)Liinux
2020-03-25 10:21:45
您好!我想用UART模塊讀取8字節(jié)字符串,并寫下RX中斷RoTin如下,但沒有得到結(jié)果中斷中斷處理程序空隙RxI-中斷(空隙){char i,j;(i=0;i & lt;=7;i++){j
2019-09-26 07:48:12
和編程成功,但是當(dāng)我在UART(RealTerm)上捕獲了數(shù)據(jù)(作為HEX文件)時(shí),我沒有得到編譯器創(chuàng)建的類似的HEX文件。為什么會(huì)這樣?如果我想得到一個(gè)類似的文件,其中的每一個(gè)都被排序,并且還包括像
2018-10-30 15:20:24
也就無從談起。對(duì)這樣的企業(yè)用戶而言,數(shù)據(jù)治理是邁向BI數(shù)據(jù)智能可視化分析的首要關(guān)卡,必須先做數(shù)據(jù)治理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析口徑,厘清數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)后,數(shù)據(jù)可視化工具才能快速對(duì)海量數(shù)據(jù)做智能可視化分析。 數(shù)據(jù)可視化
2020-07-13 15:34:53
可視化,為用戶提供多種工具,以幫助在視覺和更好的方式顯示數(shù)據(jù)。這允許企業(yè)將其數(shù)據(jù)利用的能力發(fā)揮到極致,同時(shí)提高報(bào)告的能見度和清晰度。 文章來源:賽思互動(dòng)(www.salesplus.com.cn)
2017-07-03 08:06:16
您好!我有一個(gè)小問題與我的BLE設(shè)計(jì):我已經(jīng)建立了一個(gè)藍(lán)牙應(yīng)用程序,一切似乎都很好,只是我沒有得到任何數(shù)據(jù),我第一次讀取一個(gè)自定義特性,如果我做第二次,我得到的數(shù)據(jù)正確。這是我第一次在連接后閱讀。我
2018-10-22 14:51:03
摘要:主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、發(fā)展、定義和任務(wù),討論了常用的挖掘方法和工具,最后舉例介紹了數(shù)據(jù)挖掘的一些應(yīng)用.關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;知識(shí)發(fā)現(xiàn);決策樹
Abstract:Th is
2009-01-08 21:23:1212 研究了一種新的增量數(shù)據(jù)挖掘方法,通過對(duì)交易數(shù)據(jù)項(xiàng)集進(jìn)行編碼后,把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成整數(shù)值隨機(jī)變量序列,得到該序列為馬爾可夫鏈,利用頻率代替轉(zhuǎn)移概率,建立了一個(gè)趨
2009-03-04 22:24:316 基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)挖掘(PPDM)的目標(biāo)是在保護(hù)原始數(shù)據(jù)的情況下建立挖掘模型并得到理想的分析結(jié)果。該文從PPDM的總體需求出發(fā),基于數(shù)據(jù)隱藏,將PPDM技術(shù)分為安全多方計(jì)算技術(shù)、
2009-04-23 10:18:5316 將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具體應(yīng)用到電信欺詐偵測(cè)領(lǐng)域中,提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電信欺詐偵測(cè)模型。利用某移動(dòng)運(yùn)營商的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)本文的模型進(jìn)行了驗(yàn)證。關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)挖掘;欺
2009-05-30 08:59:5829 目前,盡管基于網(wǎng)格計(jì)算、知識(shí)網(wǎng)格的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都還不成熟,但隨著研究的不斷深入,數(shù)據(jù)挖掘的工具及其算法也必將在分布性、并行性、靈活性和有效性方面得到進(jìn)一步發(fā)
2009-06-15 09:16:539 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合是兩種分析處理海量數(shù)據(jù)、提取有用知識(shí)的技術(shù)。兩者的目標(biāo)和原理各不相同,但功能上相互補(bǔ)充,可進(jìn)行深層次的結(jié)合滲透,有效地完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工作
2009-06-23 11:01:0319 文章介紹了數(shù)據(jù)挖掘中常用技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu),并且探討了粗糙集方法,決策樹方法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則方法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用。關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)
2009-09-04 08:16:3015 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為解決“數(shù)據(jù)爆炸”時(shí)代出現(xiàn)的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了企業(yè)界的極大關(guān)注。文章闡述了電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技
2009-09-09 09:57:4515 論數(shù)據(jù)挖掘中的個(gè)人數(shù)據(jù)隱私權(quán)問題:【摘要】數(shù)據(jù)挖掘中的個(gè)人數(shù)據(jù)隱私權(quán)問題是一個(gè)學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域。主要探討數(shù)據(jù)挖掘對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)隱私權(quán)的影響,以及保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘中
2009-10-10 15:15:367 基于數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),已經(jīng)在工程實(shí)踐中得到了廣泛應(yīng)用。為了充分利用軍事訓(xùn)練管理數(shù)據(jù)庫的資料,評(píng)估各類軍官的考核成績(jī),作者在查閱了近25 年軍事訓(xùn)
2009-12-18 17:03:1616 本文從中醫(yī)“毒熱”理論研究的需求出發(fā),分析得出“中醫(yī)毒熱”數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的挖掘目標(biāo);然后根據(jù)挖掘目標(biāo),提出了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案;最后,利用java 技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng),
2009-12-25 14:42:0914 為了給企業(yè)快速、低成本構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)提供參考與借鑒,研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點(diǎn),得出可以使
2011-06-08 16:06:230 BAT雖然在數(shù)據(jù)量上占據(jù)優(yōu)勢(shì),但卻在豐富性上受到局限,甚至并不具備垂直領(lǐng)域UGC所具備的大數(shù)據(jù)能力。中小企業(yè)則可以充分利用自己在垂直領(lǐng)域里深耕的優(yōu)勢(shì),將數(shù)據(jù)的豐富性提升上來,從而獲得差異性的優(yōu)勢(shì)。 大數(shù)據(jù)以大為本 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能否算命?
2016-12-23 10:29:11866 海量數(shù)據(jù)干擾下的危險(xiǎn)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究_王曙霞
2017-01-03 18:00:370 海量信息檢索挖掘及視覺三維展現(xiàn)方法仿真_孫鐘德
2017-01-07 20:32:200 海量數(shù)據(jù)庫遷移與升級(jí)_樓宏良
2017-03-19 11:30:430 數(shù)據(jù)挖掘就是從海量數(shù)據(jù)中找到隱藏的規(guī)則,數(shù)據(jù)分析一般要分析的目標(biāo)比較明確,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)則是單純的使用樣本來推斷總體。 主要區(qū)別: 數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)是觀察數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)規(guī)則KDD
2017-09-28 19:20:0918 在大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架中,包含有海量的圖片、聲音、文字等數(shù)據(jù)信息,由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動(dòng)干擾,導(dǎo)致對(duì)待訪問的目標(biāo)數(shù)據(jù)的隱蔽性較強(qiáng),對(duì)隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法
2017-11-16 10:50:5113 由于云計(jì)算的諸多優(yōu)勢(shì),用戶傾向于將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)外包到專業(yè)的云服務(wù)提供商,然而隨之而來的是用戶的隱私不能得到保證.目前,眾多學(xué)者關(guān)注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱私保護(hù)問題,而隱私保護(hù)數(shù)據(jù)
2017-12-26 15:01:180 數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程?!?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和技術(shù)很多,有多種分類法。淺析十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如下所述
2017-12-29 11:53:4269469 數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計(jì)學(xué)不同。統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷是假設(shè)驅(qū)動(dòng)的,即形成假設(shè)并在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上驗(yàn)證他;數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,即自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中提取模式和假設(shè)。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是提取可以容易轉(zhuǎn)換成邏輯規(guī)則或可視化表示的定性模型,與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)相比,更加以人為本。
2017-12-31 12:19:4318494 數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,尋找數(shù)據(jù)的存在模式,從而通過數(shù)據(jù)挖掘來解決具體問題。其更多是針對(duì)某一個(gè)具體的問題,是以解決具體問題為導(dǎo)向的。
2017-12-31 12:41:544565 由于不確定數(shù)據(jù)的向下封閉屬性,挖掘全部頻繁項(xiàng)集的方法會(huì)得到一個(gè)指數(shù)級(jí)的結(jié)果。為獲得一個(gè)較小的合適的結(jié)果集,研究了在不確定數(shù)據(jù)上挖掘頻繁閉項(xiàng)集,并提出了一種新的頻繁閉項(xiàng)集挖掘算法-NA-PFCIM
2018-01-02 18:35:340 數(shù)據(jù)挖掘可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉,它利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)來管理海量的數(shù)據(jù),并利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
2018-01-05 15:20:293883 隨著人工智能技術(shù)的成熟,安防行業(yè)以其源數(shù)據(jù)信息量最大、數(shù)據(jù)層次最豐富的特性展現(xiàn)了在人工智能應(yīng)用方面先天的優(yōu)勢(shì)。而解決這些海量數(shù)據(jù)的挖掘問題,除了在算法上改進(jìn)革新外,算力更是一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作,這其中芯片
2019-04-22 09:26:041245 據(jù)專家預(yù)測(cè),到2020年,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過300億臺(tái),其中一個(gè)主要趨勢(shì)是數(shù)據(jù)貨幣化。
但有一個(gè)問題:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并沒有被充分利用。
盡管從這些設(shè)備收集的數(shù)據(jù)有可能非常有價(jià)值,并與業(yè)務(wù)相關(guān),但大部分潛力并沒有被挖掘出來。相反,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在很大程度上沒有得到開發(fā)、充分利用和重視。
2019-07-11 15:47:00848 當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)展中,從技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)呈現(xiàn)出智能化的特征,從管理應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的特征。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景的拓展,會(huì)對(duì)企業(yè)的自動(dòng)化、信息化進(jìn)程產(chǎn)生重要的影響。在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用必然會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),那么我們?cè)撊绾斡行У奶幚磉@些海量數(shù)據(jù)呢?
2019-08-31 10:40:002867 “第一座大山”就是持續(xù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量。IDC預(yù)測(cè),中國的數(shù)據(jù)圈(每年被創(chuàng)建、采集或是復(fù)制的數(shù)據(jù)集合)從2018年至2025年,將以30%的年平均速度增長(zhǎng),到2025年將達(dá)到48.6ZB。一方面,三分之一的數(shù)據(jù)沒有得到有效保護(hù);另一方面,數(shù)據(jù)的價(jià)值沒有得到充分挖掘。
2020-01-07 11:08:03391 記得三年前剛接觸智能交通這個(gè)領(lǐng)域的時(shí)候,一位行業(yè)前輩告訴我:智能交通數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值還沒有得到有效挖掘,交通信息的感知和收集有限,行業(yè)存在各個(gè)管理系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)無法共享運(yùn)用、有效分析,交通態(tài)勢(shì)的研判預(yù)測(cè)乏力,公眾的交通信息服務(wù)很難滿足需求。。.。。.
2020-01-15 09:23:313455 5月28日,華為面向全球發(fā)布全新一代海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)OceanStor存儲(chǔ)Pacific系列,通過打破架構(gòu)、服務(wù)和性能的邊界,以多協(xié)議無損互通、下一代彈性EC算法和系列化硬件,靈活應(yīng)對(duì)AI、HPC、視頻等海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景的多樣化需求及效率、成本和可靠性挑戰(zhàn),成為海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)新標(biāo)桿,幫助企業(yè)釋放海量數(shù)據(jù)價(jià)值。
2020-06-01 14:53:133028 如今,數(shù)據(jù)成為了一種新石油,但是如何挖掘其價(jià)值?在數(shù)據(jù)的生命周期中有很多階段,這就是企業(yè)需要采用一些方法和措施處理從數(shù)據(jù)收集到獲得見解的整個(gè)生命周期的原因。 幾乎每個(gè)經(jīng)歷了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)都在努力地利用
2020-11-26 16:53:101768 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,如何對(duì)海量高維數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的聚類分析并充分利用,已成為當(dāng)下的熱門研究課題。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí),聚類結(jié)果的精確度和穩(wěn)定性較低,而子空間聚類算法通過分割原始數(shù)據(jù)的特征
2021-05-28 16:26:370 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,如何對(duì)海量高維數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的聚類分析并充分利用,已成為當(dāng)下的熱門研究課題。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí),聚類結(jié)果的精確度和穩(wěn)定性較低,而子空間聚類算法通過分割原始數(shù)據(jù)的特征
2021-05-28 16:26:373 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和云計(jì)算技術(shù)的廣泛應(yīng)用,許多數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的服務(wù)器上,分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。智能agent在各自的站點(diǎn)上得到部分挖掘結(jié)果,分布式數(shù)據(jù)挖掘可以將這些部分的挖掘結(jié)果聚合成為全局
2021-06-17 14:57:3613 基于Hive的海量公交客流起訖點(diǎn)挖掘方法綜述
2021-07-02 11:07:4415 數(shù)據(jù)挖掘是指通過大量的程序,通過數(shù)據(jù)分析確定趨勢(shì)和模式,建立關(guān)系,從而解決業(yè)務(wù)問題。換句話說,數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取出來的
2021-09-29 11:39:142911 數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等,高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),作出歸納性的推理
2021-09-29 11:27:182332 企業(yè)轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵之一,就是從海量的數(shù)據(jù)中挖掘洞見,將數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮得淋漓盡致。
2021-11-19 11:44:571143 摘要:本文首先介紹了微電子領(lǐng)域及該領(lǐng)域中半導(dǎo)體制造的發(fā)展現(xiàn)狀,然后分析了數(shù)據(jù)挖掘在半導(dǎo)體制造中應(yīng)用的必要性和可行性。最后重點(diǎn)討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在研究晶圓制造質(zhì)量異常問題中的應(yīng)用,文章中給出了半導(dǎo)體
2023-07-18 15:43:200 分類是用于識(shí)別什么樣的事務(wù)屬于哪一類的方法,可用于分類的算法有決策樹、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等等?! ?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘的一般流程 第一步,建立模型,確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:020 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)比與區(qū)別? 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最熱門的領(lǐng)域之一。雖然它們之間存在一些對(duì)比和區(qū)別,但它們的共同點(diǎn)是研究如何有效地從海量數(shù)據(jù)中提取信息和洞察,并用于支持業(yè)務(wù)決策
2023-08-17 16:11:331013 python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí) Python是一個(gè)非常流行的編程語言,被廣泛用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在本篇文章中,我們將探討Python在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,并介紹一些Python中常
2023-08-17 16:29:38818 python數(shù)據(jù)挖掘案例 Python數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息,從而為決策和優(yōu)化提供依據(jù)。本文將介紹一些Python數(shù)據(jù)挖掘的案例,以展示
2023-08-17 16:29:45713 數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價(jià)值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì),從而為業(yè)務(wù)決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:481593 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 , 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,越來越多的人們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是,機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001369 數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類:分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則,基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理,幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496
評(píng)論
查看更多