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    2019-11-21 18:18:19
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  • 大数据的定义大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越 可能提...
    2018-04-11 15:06:23
    阅读量:2596
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  • 在网上查了一些资料,整理了一下大数据,数据挖掘,机器学习,深度学习和云计算这些概念的区别和联系,希望能对数据科学的初学者有所帮助
    2017-07-04 22:47:00
    阅读量:7335
    评论:1
  • 1.大数据与机器学习的关系:大数据领域我们做的是数据的存储和简单的统计计算,机器学习在大数据的应用是为了发现数据的规律或模型,用机器学习算法对数据进行计算的到的模型,从而决定我们的预测与决定的因素(比如在大数据用户画像项目里,生成的特殊用户字段)。2.大数据在机器学习的应用目前市场实际开发模式中,应该在大数据哪一个阶段层次应用到机器学习的相关技术呢,我们接下来来说明,首先目前大数据的架...
    2018-09-21 10:00:46
    阅读量:2114
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  • 严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。深度学习是机器学习比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。机器学习是数据挖掘的...
    2019-04-04 14:04:58
    阅读量:322
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  •     机器学习和数据挖掘是经常一起提及的两个相关词语。机器学习是数据挖掘的一种重要工具。数据挖掘不仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法,还要通过许多非机器学习技术来解决例如数据仓库等更为实践的问题。机器学习应用广泛,不仅可以用在数据挖掘领域,还可以应用到数据挖掘不相关的其他领域,例如增强学习与自动控制等。总体来说,数据挖掘是从应用目的角度定义的名词,而机器学习则是从方法过程角度定义的名字。...
    2019-01-09 09:23:33
    阅读量:339
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  • 大数据是人工智能和机器学习的基础人工智能和机器学习将会对制造业产生巨大影响。有了这些技术,制造商将获得解决人类无法解决的问题所需的计算能力。最终将能够为制造商几个世纪以来一直在寻求的生产问题提供规范的答案。 也就是说,工厂如何尽可能高效的生产产品,零浪费和最少的停机时间。与大多数关于突破性技术的报道一样,关于最新技术讨论要远远领先于行业实践。但是,由于许多制造商缺乏获得真正的人工智能和机器学习...
    2019-03-24 19:55:56
    阅读量:732
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  • 数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习和数据挖掘》可以帮助大家理解。数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数...
    2019-05-19 21:34:24
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  • 不管是学习技术还是开发产品,分析和理解这个大数据产业版图都十分必要。版图细节不做赘述,我们重点从学习的角度来看DT(Datatechnology)技术泛型下包括那些核心技术,各技术领域之间是什么样的逻辑关系,这是学习大数据首先要搞清楚的问题:(1)机器学习(machinelearning):首先我们说说机器学习,为什么先说它,因为机器学习是大数据处理承上启下的关键技术,机器学习往上是深度学习、人...
    2019-04-03 11:46:23
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  • 数据挖掘、机器学习、模式识别三者的关系,可以说是一脉相承。与数据挖掘、机器学习、模式识别相关的书籍很多,但其实讲的东西都是大同小异,换汤不换药。无非就是神经网络、支持向量机、各种分类、聚类、回归的算法。
    2016-04-08 13:41:50
    阅读量:10789
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