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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:330
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  • 引言在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中,机器学习(DataMining)以及数据挖掘(MachineLearning)是两个高深的领域。在笔者看来,这是一种过高”瞻仰“的习惯性错误理解(在这里我加了好多定语)。事实上,这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入,不同之处仅在于渗透了更多的数学知识(主要是统计学),在后面的文章中我会努力将这些数学知
    2015-08-17 22:17:41
    阅读量:23913
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  • 数据挖掘与机器学习的区别与机器学习经常一起出现的就是数据挖掘,两种经常会有重叠的地方,①数据挖掘某种意义上更多的是关注从大量的数据中获得新的见解;②机器学习聚焦于进行已知的任务,而数据挖掘则是搜寻隐藏的信息。例如电商利用机器学习来决定向谁推荐什么产品,数据挖掘用来了解什么样的人喜欢什么产品。机器学习和数据挖掘不严格区分。数据挖掘和机器学习的区别和联系,数据挖掘受到很多学科
    2016-02-04 16:34:43
    阅读量:2225
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  • 数据挖掘与机器学习关系与区别ps:本篇文章主要阐述最近在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得,或许不太全面,仅供自己归纳总结。主要参照周志华老师的:机器学习与数据挖掘一文。有兴趣的可以自行百度,其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程,有详细介绍。一、概念定义机器学习:广泛的定义为“利用经验来改善计算机系统的自身性能。”,事实上,由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式
    2016-01-07 15:36:22
    阅读量:11090
    评论:1
  • 数据挖掘和大数据可以做什么?简而言之,它们赋予我们预测能力。我们的生活已经数字化了我们每天所做的许多事情都可以记录下来。每张信用卡交易都是数字化和可追溯的。我们的公众形象一直受到许多中央电视台在城市各个角落的监控;对于企业而言,大多数财务和运营数据都保存在某些类型的ERP中;随着可穿戴设备的兴起,每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。正当我们的大部分生活被数字化时,计算...
    2019-03-29 09:30:56
    阅读量:296
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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
    阅读量:304
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  • 数据挖掘数据挖掘:也就是datamining,是一个很宽泛的概念,也是一个新兴学科,旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。数据挖掘这个工作BI(商业智能)可以做,统计分析可以做,大数据技术可以做,市场运营也可以做,或者用excel分析数据,发现了一些有用的信息,然后这些信息可以指导你的business,这也属于数据挖掘。机器学习机器学习:machinelearning,是计算机科学...
    2019-07-21 09:06:23
    阅读量:11
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  • 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上
    2017-12-26 13:38:55
    阅读量:279
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  • 机器学习实战数据挖掘-实用机器学习技术数据挖掘:概念与技术统计学习基础数据挖掘、推理与预测机器学习统计学习方法机器学习导论机器学习及其应用模式分类推荐系统实战深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询概率论与数理统计大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理web数据挖掘数据之巅深入浅出统计学矩阵分析
    2016-04-11 09:06:35
    阅读量:405
    评论:0
  • 1.什么是数据标准化,为什么要进行数据标准化?1.1定义1.2为什么要做数据归一化?数据归一化后,损失函数变量前面的系数差距已不大,图像的等高面近似圆形,在梯度下降进行求解时能较快的收敛。 一些机器学习算法需要计算样本之间的距离(如欧氏距离),例如KNN、K-means等。如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征1.3为什么要进行数据标准化?数据标准...
    2018-08-26 22:46:28
    阅读量:836
    评论:1
  •  三者是相辅相成的关系,有了大数据才能去数据挖掘,数据分析的结果促进了机器学习的发展。机器学习是指一种自动学习的机器,是一种自动化数据分析方法。计算机能够分析数据并自动从该数据构建模型的科学。该机器可以提供数据并适应自身,以进行更精确的预测并相应地进行操作。所谓的数据挖掘,就是利用各种技术与统计方法,将大量的历史数据进行分析、归纳与整合等工作,找出有意义的,有价值的数据,加以运用。...
    2018-03-19 14:06:06
    阅读量:5042
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