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    2018-09-21 10:00:46
    阅读量:1717
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  • 说完机器学习的方法,下面要谈一谈机器学习的应用了。无疑,在2010年以前,机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用,如车牌识别,网络攻击防范,手写字符识别等等。但是,从2010年以后,随着大数据概念的兴起,机器学习大量的应用都与大数据高度耦合,几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。譬如,但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章,都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如经典的Google利用...
    2018-05-22 16:54:20
    阅读量:3564
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  • 大数据是目前一个非常活跃的研究领域。由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多都不再适用。将大数据应用在机器学习和模式识别中,可以在进行学习和分类时大大提升决策的数据信息,因此,研究大数据下的机器学习算法成为学术界和产业界的研究趋势。本文主要介绍和总结当前大数据下机器学习和模式识别算法的分析与应用。
    2017-01-02 18:42:37
    阅读量:11736
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  • 本文转载自科多大数据,大数据学习都要接触到算法。本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习(ML)算法,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。机器学习模型在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是21世纪最性感的职业」之后,机器学习的研究广受关注。所以,对于初入机器学习领域的学习者,我们放出来一篇颇受欢迎的博文...
    2018-11-06 13:46:00
    阅读量:975
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  • 应用大数据和机器学习技术实现车险全流程智能化的方案(上)-承保流程智能化改造 一、简要说明以技术替代人力的思路对车险全业务流程改造,即应用车险大数据和机器学习技术全部或部分替代承保理赔管理相关业务处理岗位,实现车险业务处理流程、风险识别与控制的智能化。本篇只讨论承保环节。二、车险应用大数据和机器学习技术的相对优势车险相对其它保险产品在应用大数据和机器学习技术方面具有以下优势
    2016-10-07 16:53:29
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    2016-04-11 09:06:35
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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
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  • 关于应用机器学习的建议与设计机器学习系统。提高机器学习系统的性能,学习评估方法是一种有效的解决方案,其中包含统计、分析错误分类数据,学习曲线讨论偏差与方差,讨论正则化参数和偏差与方差的关系等。构建一个优秀的机器学习系统,必须能够处理有偏斜的数据,以增加系统的有效性与鲁棒性,而数值评估的误差分析,查准率与召回率的评估是有效的办法。大数据是目前热议的话题,的确大数据在某些机器学习系统中有显著的作用。
    2016-02-23 20:38:49
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  • 机器学习机器学习就是让机器具备人一样学习的能力,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是人工智能的核心。机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司...
    2019-04-09 16:57:17
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    2019-01-09 09:23:33
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