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数据挖掘的实例
SAS统计分析教程的目录
答:
39.1
实例
39.2 多维尺度分析简介39.3 多维尺度分析39.4 mds过程简介39.5 本章小结第40章 定量资料对应分析40.1 实例40.2 对应分析简介40.3 定量资料对应分析40.4 数据结构及语句简介40.5 本章小结第41章 定性资料对应分析41.1 实例41.2 定性资料对应分析41.3 本章小结第7篇
数据挖掘
技术与基因表达谱分析简析第42章 数据...
计算机类包括哪些专业
答:
3. 网络工程:网络工程专业培养学生的网络技术与应用能力。学生将学习计算机网络原理、网络安全、网络管理与维护、网络应用开发等知识,掌握网络设备配置和网络服务管理的技能。4. 数据科学与大数据技术:数据科学与大数据技术专业培养学生的数据分析与处理能力。学生将学习
数据挖掘
、机器学习、数据可视化、大数据...
r语言是低级语言么
答:
数据挖掘
机器学习之类的,可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》,不过我觉得这几本书没上面的那几本好,但是可以大概看看是咋回事,最好还是看看专门的相关书籍,熟悉各种算法和流程,到时候搜索R的package,照着文档和
例子
搞定,不是特别难。最后,强烈推荐统计之都、R-bloggers...
有哪些 Python 经典书籍
答:
作者借助大量具体
例子
以及
数据挖掘
、统计学、机器学习等领域的重要概念,通过讲解基础数据科学工具和算法实现,带你快速跨入数据科学大门。书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。 《机器学习实战》【Python 2.7】 最畅销机器学习图书 介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 全书通过精心编排...
什么是深度学习?
答:
深度学习,就是深入的去学习,深入的学习,就需要你,认真,努力勤奋。深度学习,从表面上看,你就是要全心全意的投入,但实际上需要你开动脑筋去学习。开动脑筋,也就是你在学习的时候,比如说上课,你就得认真听课,对老师提出的每个问题都要提出质疑,然后想办法去解决,课后你就要认真的去完成作业...
人工智能专业课程有哪些?
答:
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等
数据挖掘
方法。特别地,知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱...
地理信息系统专业与计算机技术关系大吗
答:
大。地理信息系统是地理科学、信息科学及计算机科学等的交叉学科,是一门新兴的学科,在社会、经济建设中有着非常广泛的应用。北京大学于1990年开始在地理类本科生课程中开设地理信息系统概论,并定为必修科目,1998年正式设立地理信息系统本科专业,是我国最早开设这一专业的院校之一,为社会培养了大批的高...
物联网与人工智能联系大么
答:
但这并不是绝对的,它们有时候是呈现相互交叉的作用,物联网应用在智能家居方面的案例也有,比如,智能照明,它是一种非常直观的物联网家居体验,我们可以通过手机应用实现灯光的开关,还有家庭安防、空调温度调节等,这些都是物联网应用
的实例
。其实这两者(人工智能和物联网)的区别我们大可不必去纠结,...
学习智能科学与技术是一种什么体验?
答:
作为一个智能科学与技术专业的老学长,我对于读这个专业的体验形容就是痛并快乐着。首先说一下痛,要学的东西太多了。专业课就是智能科学技术导论(含脑科学、生命科学与认知科学)、人工智能原理、智能机器人、智能游戏、虚拟现实技术、模式识别、
数据挖掘
、仿真建模与MATLAB、自然语言处理、智能信息获取技术...
AutoCAD的发展趋势?
答:
同样也有很多推理方法支持概念设计活动,如神经网络、基于实例的推理法、基于知识的推理技术、优化、价值工程和定性推理等等。但目前也只能设计一些特定领域
的例子
,离全面应用还有差距。但从长远来看,这方面的许多工作还应继续进行。例如知识获取是人工智能领域中一个大难题,为了解决这一问题,可以采用
数据挖掘
技术从已有的设...
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