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数据挖掘与处理
LDA
数据挖掘和
可视化
答:
在
数据挖掘
领域,LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种广泛使用的主题模型。LDA通过文档-主题概率分布(doc_topic_dists)和主题-词概率分布(topic_term_dists)两个矩阵,对文档进行向量化
处理
,从而实现对文本数据的深入挖掘。文章具体介绍了LDA模型的应用及可视化方法。首先,使用TF(Term Frequency)...
大
数据
5大关键
处理
技术
答:
大数据采集、大数据预
处理
、大数据存储及管理、大数据分析及
挖掘
、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、
数据
采集如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下,如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一,数据采集才是...
云计算与大
数据
专业的主要课程是什么
答:
大数据的基础知识,科普类的,个人去买本书就行了,大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。另外大数据的技术,如数据采集,数据存取,基础架构,
数据处理
,统计分析,
数据挖掘
,模型预测,结果呈现。大数据分析
挖掘与处理
、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程:面向对象程序设计、Hadoop...
数据挖掘与
数据分析的区别是什么?
答:
输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来,数据分析(狭义)与
数据挖掘
的本质都是一样的...
大
数据
专业有哪些课程?
答:
大数据专业基础课:数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与
数据挖掘
、机器学习、大数据基础、数据科学导论 大数据专业专业课程: 数据采集与管理模块:多模态信息
处理
、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用 数据分析与计算...
数据分析
和数据挖掘
的区别是什么?如何做好数据挖掘
答:
2,
数据
分析(狭义):定义:简单来说,数据分析就是对数据进行分析。专业的说法,数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行
处理
与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。作用:它主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设...
文本
挖掘与
自然语言
处理
答:
(文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程) 文本
数据挖掘处理
的数据类型是文本数据, 属于数据挖据的一个分支 ,与机器学习、自然语言处理、数理统计等学科具有紧密联系。 文本挖掘在很多应用中都扮演重要角色,例如智能商务...
大数据的关键技术有哪些_大
数据处理
的关键技术有哪些?
答:
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理
与处理
技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。四、大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术。改进已有
数据挖掘和
机器学习技术...
计算机
和
统计学的
数据挖掘
有什么区别?
答:
统计和
数据挖掘
都是数据分析
处理
的技术。内容上,统计学的任务主要是假设检验和参数估计,数据挖掘的任务是分析数据中的结构、模式并产生特定形式的信息,是统计学的补充和扩展。时间上统计学是经典学科,数据挖掘是计算机和大数据催生的新学科。如果你指数据挖掘专业在计算机和统计这两个学科里的区别 计算机...
数据挖掘
要解决的问题有哪些?
答:
1.可伸缩由于数据产生和采集技术的进步,数太字节(TB)、数拍字节(PB)甚至数艾字节(EB)的数据集越来越普遍。如果
数据挖掘
算法要
处理
这些海量数据集,则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构,才能以有效的方式访问每个...
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