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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(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。收起

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  • 工程師說(shuō) | 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(dú)的事實(shí)，或者統(tǒng)計(jì)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(jì)算機(jī)科學(xué)本身的誕生。數(shù)據(jù)處理最初的重點(diǎn)是轉(zhuǎn)換，存儲(chǔ)，然后傳輸。然而，近年來(lái)，隨著手機(jī)、智能傳感器、聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)和我們周?chē)S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。
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    Gartner數(shù)據(jù)顯示，物聯(lián)網(wǎng)將有巨大的增長(zhǎng)，在2015物聯(lián)網(wǎng)連接的設(shè)備將達(dá)到49億。預(yù)記到2020，這個(gè)數(shù)字將超過(guò)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(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境和消費(fèi)型設(shè)備領(lǐng)域提供廣泛的技術(shù)功能與機(jī)會(huì)。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(rùn)。
  • 隨機(jī)森林
    隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，用于解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。它由多個(gè)決策樹(shù)構(gòu)成，通過(guò)對(duì)每個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行集成，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。隨機(jī)森林的名稱(chēng)源自兩個(gè)概念，即“隨機(jī)性”和“森林”。其中，“隨機(jī)性”表明在構(gòu)建每個(gè)決策樹(shù)時(shí)使用了隨機(jī)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(gè)決策樹(shù)組成的集合。隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其高度的準(zhǔn)確性、魯棒性和可解釋性使其成為常用的預(yù)測(cè)模型之一。本文將介紹隨機(jī)森林的定義、算法原理，以及其優(yōu)缺點(diǎn)。
  • 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(jià)值信息的過(guò)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(cè)模型，是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要工具之一。
  • 隨機(jī)森林的算法原理及優(yōu)缺點(diǎn)
    隨機(jī)森林是一種經(jīng)典的集成學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并將它們進(jìn)行組合來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)任務(wù)。本文將介紹隨機(jī)森林的算法原理、主要特點(diǎn)以及其優(yōu)缺點(diǎn)。