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数据挖掘理论与技术
大数据时代空间
数据挖掘
的认识及其思考
答:
空间
数据挖掘
(Spatial Data Mining,SDM)即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说,空间数据挖掘就是在海量空间数据集中,结合确定集、模糊集、仿生学等
理论
,利用人工智能、模式识别等科学
技术
,提取出令人相信的、潜在有用的知识,发现空间数据集背后隐藏的规律、联系,为空间决策...
大数据、数据分析
和数据挖掘
的区别是什么?
答:
由于Web技术的发展,web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据,以及移动互联网的发展,数据自动收集、存储的速度在加快,全世界的数据量在不断膨胀,数据的存储
和
计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力,这给
数据挖掘技术
的实施提出了挑战(一般而言,数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机...
数据挖掘和
数据科学有什么区别?
答:
简言之,一个偏理论,一个偏应用。数据科学(Data Science)可以理解为一个跨多学科领域的,从数据中获取知识的科学方法,技术和系统集合,其目标是从数据中提取出有价值的信息,它结合了诸多领域中的
理论和技术
。包括应用数学,统计,模式识别,机器学习,人工智能,深度学习,数据可视化,
数据挖掘
,数据...
大学的哪个专业是研究
数据挖掘
的?
答:
数据挖掘
是一个决策支持过程。它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化
技术
等,高度自动化地分析企业数据,进行归纳推理,挖掘潜在模式,帮助决策者调整市场策略,降低风险,做出正确决策。人工智能简称AI。它是一门研究和发展用来模拟、扩展和扩展人类智能的
理论
、方法、技术和应用系统...
人工智能与
数据挖掘
有哪些关系和区别
答:
很多时候,我们得先明确人工智能与机器学习和深度学习的关系,我们才能更好地去分析和理解人工智能与数据分析和
数据挖掘
思维关联。人工智能与数据分析和数据挖掘的联系,更多的是机器学习与深度和数据分析与数据挖掘的关联。0.人工智能人工智能英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的
理论
、方法、
技术
及...
一般做
数据
分析,需要具备哪些知识
与技术
?(除了python和数据库)?
答:
英语6级以上;2)文笔良好;3)了解seo,sem优先;4)知识要求:同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识;英语四级或以上、熟悉指标英文名称;具备互联网产品设计知识;5)具有深厚的数据分析、
数据挖掘理论
知识,深入了解相关
技术
;能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。
数据仓库与
数据挖掘
图书信息
答:
在数据科学的领域中,两本关于数据仓库与
数据挖掘
的重要参考书籍引起了广泛的注意。首先,陈志泊在2009年出版的著作,书名为《数据仓库与数据挖掘》,由知名的清华大学出版社发行,出版时间为5月。这本书的ISBN号为9787302197102,适合16开本阅读,定价为26元,为读者提供了深入理解和实践数据仓库
理论与技术
...
数据仓库与
数据挖掘
实验_数据挖掘实验指导书
答:
数据挖掘技术
使数据处理技术进入了一个更高级的阶段,是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。因此加强数据挖掘领域的
理论与
实践学习也已成为专业学生的必修内容。 本实验指导书通过大量的实例,循序渐进地引导学生做好各章的实验。根据实验教学大纲,我们编排了五个实验,每个实验又分了五部分内容:实验目的、实验内容...
数据科学与大
数据技术
要学什么
答:
3.大
数据技术
:学习大数据技术框架,如Hadoop、Spark、Flink等。这些框架提供了分布式存储和计算的能力,使得学生可以处理大规模的数据集。此外,学生还需要学习如何使用大数据分析工具,如SQL、Hive、Pandas等。4.
数据挖掘
与机器学习:学习数据挖掘和机器学习的基本
理论和
实践。这将使学生能够使用机器学习算法...
Web
数据挖掘
:超文本数据的知识发现作者简介
答:
Chakrabarti的学术背景深厚,他的研究领域主要集中在超文本数据
和
知识发现上。他在学术界有着丰富的成果,特别是在Web
挖掘技术
方面。他的职业生涯早期,曾在IBM Almaden研究中心工作,专注于超文本数据库的设计和
数据挖掘
方法的研究。Chakrabarti凭借其扎实的
理论
基础和实践经验,参与并开发了多个具有影响力的Web...
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