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數(shù)據(jù)挖掘

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數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。收起

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  • 工程師說 | 智能物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)科學(xué)和集成
    數(shù)據(jù)可以指單獨的事實，或者統(tǒng)計后的數(shù)據(jù)，還可以是各種信息的匯總，通常以數(shù)字表示。數(shù)據(jù)管理的重要性始于計算機科學(xué)本身的誕生。數(shù)據(jù)處理最初的重點是轉(zhuǎn)換，存儲，然后傳輸。然而，近年來，隨著手機、智能傳感器、聯(lián)網(wǎng)汽車和我們周圍許多其他數(shù)字設(shè)備的興起，出現(xiàn)了前所未有的信息大爆炸。
  • 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)只是噱頭？
    Gartner數(shù)據(jù)顯示，物聯(lián)網(wǎng)將有巨大的增長，在2015物聯(lián)網(wǎng)連接的設(shè)備將達到49億。預(yù)記到2020，這個數(shù)字將超過250億。物聯(lián)網(wǎng)貫穿廣闊的行業(yè)和領(lǐng)域，在云、安全、容量、經(jīng)濟增長、環(huán)境和消費型設(shè)備領(lǐng)域提供廣泛的技術(shù)功能與機會。許多行業(yè)的業(yè)務(wù)已經(jīng)可以從物聯(lián)網(wǎng)獲得利潤。
  • 隨機森林
    隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，用于解決分類和回歸問題。它由多個決策樹構(gòu)成，通過對每個決策樹的預(yù)測結(jié)果進行集成，得到最終的預(yù)測結(jié)果。隨機森林的名稱源自兩個概念，即“隨機性”和“森林”。其中，“隨機性”表明在構(gòu)建每個決策樹時使用了隨機抽樣和特征選擇，以增加模型的多樣性；而“森林”則表示由多個決策樹組成的集合。隨機森林在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其高度的準確性、魯棒性和可解釋性使其成為常用的預(yù)測模型之一。本文將介紹隨機森林的定義、算法原理，以及其優(yōu)缺點。
  • 數(shù)據(jù)挖掘
    數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量未經(jīng)整理的數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。它可以幫助人們分析數(shù)據(jù)、尋找規(guī)律和建立預(yù)測模型，是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要工具之一。
  • 隨機森林的算法原理及優(yōu)缺點
    隨機森林是一種經(jīng)典的集成學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。它通過構(gòu)建多個決策樹并將它們進行組合來進行預(yù)測和分類任務(wù)。本文將介紹隨機森林的算法原理、主要特點以及其優(yōu)缺點。