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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:840
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    2019-03-10 22:19:39
    阅读量:92
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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:11839
    评论:1
  • 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:2233
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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。从某种意义上说,机器学习的科学成分更...
    2018-10-16 21:59:55
    阅读量:1024
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    2019-04-04 14:04:58
    阅读量:250
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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:1116
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  • 大数据的定义大数据(bigdata),指无法在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升模型...
    2019-05-07 22:20:34
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    2018-06-28 09:20:50
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