首页 > 大数据挖掘和机器学习

大数据挖掘和机器学习 共找到497条结果

  • 基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据是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
    2019-01-21
    阅读量:7767
    评论:1
  • 大数据挖掘流程商业理解:从商业角度数据理解:数据收集,并描绘数据数据准备:分析收集到的数据并选择合适的存储介质建模分析:选择多种建模方法模型评估:选择最佳模型模型部署:展现结果
    2017-12-07
    阅读量:9452
    评论:3
  • 大数据挖掘涉及如下的课程:机器学习,统计学,人工智能,数据库等,但是更多的注重如下的特性:1)可扩展性(Scalability)(大数据)2)算法和架构3)自动的处理大数据我们需要学习挖掘不同类型的数
    2013-09-30
    阅读量:53389
    评论:3
  • 昨晚,我去了广东才略金融信息科技有限公司进行面试,他们先让我用Java做了一道题笔试题目:凯兰高每周都会举行康体活动,一般是分成几组进行对抗,现在想设计一个算法,来进行随机分组,假设员工都保存在一数组
    2016-11-22
    阅读量:16829
    评论:1
  • 大数据:数据流挖掘 下面是我看《大数据—互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书第四章的总结。1流数据模型:数据以某种速率达到处理引擎,该速率使得无法在当前内存存储数据。流处理一种策略是保留流的概要信息
    2013-02-23
    阅读量:1886326
    评论:166
  • 1、度量给定词语在少数文档中的重要性:TF.IDF得分其中:tfij指词项i在文档j的词项频率,idfi指词项i在文档集中出现的逆文档频率。词项频率:   逆文档频率:例如:文档集有2^20篇文档,w
    2016-08-20
    阅读量:137704
    评论:5
  • 大数据挖掘涉及如下的课程:机器学习,统计学,人工智能,数据库等,但是更多的注重如下的特性:1)可扩展性(Scalability)(大数据)2)算法和架构3)自动的处理大数据我们需要学习挖掘不同类型的数
    2013-09-29
    阅读量:505505
    评论:46
  • 通常,企业里面到处都充斥着数据。事实上各行各业的数据量均经历了几何级数的增长,无论是医疗卫生还是金融,抑或是零售业还是制造业。  在此类海量数据库中,隐藏着无数商业秘密,也孕育着很多机遇以及潜在的成功
    2012-11-13
    阅读量:2334247
    评论:280
  • 概述spark是实时大数据分析、挖掘的流行方案,hadoop是大数据存储和运行的流行方案,本demo主要表述用spark+hadoop如何做大数据挖掘的通用方案,包含了,包括了环境资源整合、spark
    2018-02-22
    阅读量:54346
    评论:4