完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘(英語:Data mining),又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語:Knowledge-Discovery in Databases,簡(jiǎn)稱:KDD)中的一個(gè)步驟。
數(shù)據(jù)挖掘(英語:Data mining),又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語:Knowledge-Discovery in Databases,簡(jiǎn)稱:KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(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(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
數(shù)據(jù)挖掘(英語:Data mining),又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語:Knowledge-Discovery in Databases,簡(jiǎn)稱:KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(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(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
需要是發(fā)明之母。近年來,數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注,其主要原因是存在大量數(shù)據(jù),可以廣泛使用,并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用,包括商務(wù)管理,生產(chǎn)控制,市場(chǎng)分析,工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。
數(shù)據(jù)挖掘利用了來自如下一些領(lǐng)域的思想:(1) 來自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn),(2)人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速地接納了來自其他領(lǐng)域的思想,這些領(lǐng)域包括最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。一些其他領(lǐng)域也起到重要的支撐作用。特別地,需要數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供有效的存儲(chǔ)、索引和查詢處理支持。源于高性能(并行)計(jì)算的技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術(shù)也能幫助處理海量數(shù)據(jù),并且當(dāng)數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時(shí)更是至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘是兩個(gè)密切相關(guān)但有所區(qū)別的概念。 1. 定義 數(shù)據(jù)分析(Data Analysis) 數(shù)據(jù)分析是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清洗、轉(zhuǎn)換和建模的過...
2024-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 637 0
關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的十種算法原理講解
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類:分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則,基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都...
2023-09-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)挖掘 1102 0
一文弄懂?dāng)?shù)據(jù)挖掘的十大算法,數(shù)據(jù)挖掘算法原理講解
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類:分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則,基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都...
2023-09-14 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析 1072 0
Pandas是數(shù)據(jù)挖掘常見的工具,掌握使用過程中的函數(shù)是非常重要的。本文將借助可視化的過程,講解Pandas的各種操作。
2023-08-29 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘可視化 620 0
基于深度學(xué)習(xí)算法的智能態(tài)勢(shì)理解方法
在基于智能算法的態(tài)勢(shì)理解過程中,智能算法主要應(yīng)用于態(tài)勢(shì)目標(biāo)特征匹配、時(shí)效性判斷和態(tài)勢(shì)要素分析等活動(dòng),并準(zhǔn)確生成態(tài)勢(shì)產(chǎn)品,為指揮員決策提供支持。
2023-07-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘智能算法深度學(xué)習(xí) 1372 0
數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn):金融貸款分類模型和時(shí)間序列分析
使用的最重要的預(yù)測(cè)變量是:Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expen...
2022-03-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)挖掘 1884 0
哈工大PyLTP工具實(shí)踐:NLP任務(wù)中四大必備技術(shù)(附代碼)
相信從事NLP、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域的博友都知道哈工大LTP、同義詞詞林這些工具,該系列文章也會(huì)介紹相關(guān)的知識(shí),希望對(duì)您有所幫助。
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘nlp知識(shí)圖譜 4375 0
淺析嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用到銀行卡業(yè)務(wù)中的相關(guān)知識(shí)
數(shù)據(jù)挖掘就是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或者其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣知識(shí)的過程。它是在多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的基礎(chǔ)上,借助有效的分析方法和工具,從傳統(tǒng)的事...
2019-05-15 標(biāo)簽:嵌入式數(shù)據(jù)挖掘 966 0
如何選擇適合的聚類算法?聚類分析時(shí)需要使用什么變量?
隨機(jī)采樣的樣本大小很重要,也不能過小。需要足夠有代表性,即小樣本依然可以代表總體的數(shù)據(jù)分布。如果最終需要?jiǎng)澐趾芏鄠€(gè)簇,那么要非常小心,因?yàn)樾颖究赡軣o法...
2019-04-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘聚類算法聚類分析 3.8萬 0
代碼實(shí)例及詳細(xì)資料帶你入門Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)
本文結(jié)合代碼實(shí)例待你上手python數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。 本文包含了五個(gè)知識(shí)點(diǎn): 1. 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)簡(jiǎn)介 2. Pyth...
2019-03-03 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3354 0
數(shù)據(jù)挖掘的流程 數(shù)據(jù)挖掘分類算法立即下載
類別:電子資料 2023-07-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)挖掘決策樹
數(shù)據(jù)挖掘定義及方法 數(shù)據(jù)挖掘在微電子領(lǐng)域的應(yīng)用立即下載
類別:電子資料 2023-07-18 標(biāo)簽:微電子數(shù)據(jù)挖掘半導(dǎo)體制造
構(gòu)建安全且保護(hù)隱私的智能電網(wǎng)立即下載
類別:電子資料 2023-04-04 標(biāo)簽:智能電網(wǎng)通信數(shù)據(jù)挖掘
ZDS4000系列數(shù)據(jù)挖掘型示波器(簡(jiǎn)版中文)立即下載
類別:電子資料 2022-10-14 標(biāo)簽:示波器數(shù)據(jù)挖掘
RT-Thread學(xué)習(xí)筆記 --(9)RT-Thread內(nèi)存管理學(xué)習(xí)過程總結(jié)立即下載
類別:嵌入式開發(fā) 2022-01-25 標(biāo)簽:嵌入式系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘IOT
「前端初學(xué)者、硬件愛好者、編程自學(xué)者」微信小程序開發(fā)很簡(jiǎn)單立即下載
類別:嵌入式開發(fā) 2022-01-25 標(biāo)簽:嵌入式人工智能數(shù)據(jù)挖掘
安森美半導(dǎo)體推出創(chuàng)新的超高密度離線電源方案立即下載
類別:電源技術(shù) 2022-01-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘
DP5321刷卡芯片支持NFC功能完全兼容PN5321超低功耗內(nèi)置MCU立即下載
類別:單片機(jī) 2021-12-06 標(biāo)簽:芯片物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫
STC89C52 單片機(jī) AD0804 AD基本操作小燈加數(shù)碼管顯示立即下載
類別:單片機(jī) 2021-11-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)89C52單片機(jī)
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 , 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,越來越多的人們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 2060 0
數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)就業(yè)方向
數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)就業(yè)方向 隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的普及,我們現(xiàn)在生活在一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代中。大量的數(shù)據(jù)被收集并存儲(chǔ)在不同的領(lǐng)域,并且這些數(shù)據(jù)...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 1963 0
數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系
數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)非常相關(guān)的領(lǐng)域,但是在很多情況下它們被誤解為是同一種東西。事實(shí)上,數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有很多的不同之...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 2712 0
數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系
數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)不同的概念,但它們有一些重要的相似之處。這篇文章將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系以及它們?cè)诂F(xiàn)...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 2457 0
數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價(jià)值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2381 0
python數(shù)據(jù)挖掘案例 Python數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息,從而為決策和優(yōu)化提供依據(jù)。本文將...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘python 1667 0
python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)
python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí) Python是一個(gè)非常流行的編程語言,被廣泛用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在本篇文章中,我們將探討Python在數(shù)據(jù)挖掘和...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)python 1313 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是人工智能的核心概念和技術(shù),學(xué)生需要學(xué)習(xí)和理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原則和技術(shù),例如監(jiān)督式學(xué)習(xí)、無監(jiān)督式學(xué)習(xí)、半監(jiān)督式學(xué)習(xí)和增強(qiáng)式學(xué)習(xí)等。學(xué)生...
2023-08-14 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 1644 0
從20世紀(jì)50年代到70年代中期,符號(hào)主義人工智能占據(jù)了主導(dǎo)地位。該階段的研究以邏輯推理為基礎(chǔ),采用符號(hào)和規(guī)則來表示知識(shí)和智能。該階段的代表作包括人工智...
2023-08-14 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算機(jī)視覺 2674 0
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支,是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù),建立模型,從數(shù)據(jù)中獲取經(jīng)驗(yàn),從而不斷改善機(jī)器學(xué)習(xí)的糾錯(cuò)和推理能力。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助人們解決...
2023-08-14 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 1156 0
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語言教程專題
電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺 | 無人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |