用例-数字勘察，主要是在数据中找有用的数据
原创
2022-08-20 00:11:01
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# 疫情大数据与机器学习
## 引言
在新冠疫情席卷全球的背景下，疫情大数据的分析逐渐成为公众关注的焦点。通过高效的数据采集和分析技术，我们能够更好地理解疫情的传播趋势、预防措施的有效性以及疫苗的分配策略。在这一过程中，机器学习作为一项强大的技术手段，发挥了不可或缺的作用。本文将探讨疫情大数据与机器学习的结合，展示如何使用 Python 对疫情数据进行基本的机器学习分析，并通过关系图展示数据之
目录1 冒泡排序2 机器学习3 什么是机器学习1 冒泡排序按照一定得顺序执行某一些操作, 最终实现某些功能演绎法function bubbleSort(arr) { var len = arr.length; for (var i = 0; i < len; i++) { for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相
原创
2021-08-03 21:57:02
342阅读
## 大数据 数据驱动 机器学习实现流程
### 1. 数据收集和预处理
在进行大数据 数据驱动 机器学习之前，首先需要收集和准备好数据。这包括从各种渠道获取数据、清洗、处理和转换数据，以便能够使用它进行机器学习。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1.1 | `import pandas as pd` | 导入 pandas 库
原创
2023-10-03 06:00:33
84阅读
无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。 通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信
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2024-01-03 14:38:50
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大数据的定义大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据
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2024-04-25 16:19:17
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QQ 1274510382Wechat JNZ_aming商业联盟 QQ群538250800技术搞事 QQ群599020441解决方案 QQ群152889761加入我们 QQ群649347320共享学习 QQ群674240731纪年科技aming网络安全 ,深度学习,嵌入式,机器强化,生物智能,生命科学。...
原创
2021-07-08 10:31:06
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在本篇博文中，我们将深入探讨集成学习、机器学习和大数据技术的融合应用。我们会详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展六个核心内容。让我们一步一步来，深入理解这个过程。
在环境准备阶段，确保我们的技术栈是兼容的，选择合适的工具和框架至关重要。以下是不同平台上安装所需技术栈的命令示例：
```bash
# 在Ubuntu上安装Python及相关库
sudo apt-get
大数据处理技术是一个十分重要的工作，就好比做菜，我们做菜之前就需要对蔬菜进行清洗，洗过的菜我们才能够吃的放心，同时还有助于我们的身体健康。而大数据处理就好比清洗蔬菜一样，当我们对数据整理以后，我们才能够分析出一个准确的结果。而大数据处理的技术有很多，其中最常见的就是数据集成，那么什么是数据集成呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。自学习大数据的时候，我门会学到很多的知识，也会了解到很多的知识点，
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2023-11-15 23:36:03
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大数据的定义 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学
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2024-08-01 12:35:27
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微软大中华区副总裁兼市场战略部总经理，微软大中华区首席云计算战略官谢恩伟表示：数据世界正在发生巨大的变化。今天，企业正想方设法从前所未有的数据量中获取业务洞察力，这些数据既来自于企业内部也来自外部资源，甚至是社交媒体网站。企业可以利用大数据解决方案从任何数据源中释放洞察力，并帮助业务获得受益。这些受益不仅限于收入增长，成本节约，也有全新的商业模式。在云端技术上，微软在4-5年前推出了Azure平
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2023-07-31 19:18:11
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MapReduce是一个分布式计算框架 优点：可在短时间内完成大量工作 缺点：算法必须经过重写，需要对系统工程有一定的理解 使用数据类型：数值型和标称型数据 MapReduce在大量节点组成的集群上运行，它的工作流程是： 第一步，单个作业被分成很多小份，输入数据也被切片分发到每个节点，各个节点只在本
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2017-01-18 22:02:00
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# 实现大数据机器学习关系的步骤
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备大数据集，并对数据进行清洗和预处理，使其适合机器学习算法的输入格式。
## 2. 特征工程
在特征工程阶段，我们需要对数据进行特征提取、特征选择和特征转换等操作，以提高模型的准确性和泛化能力。
## 3. 模型选择
选择合适的机器学习模型对数据进行建模，常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
##
原创
2024-05-11 07:01:43
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# 岩土大数据与机器学习的实现：新手指南
在数据科技迅速发展的今天，“岩土大数据与机器学习”的结合为岩土工程带来了新的机遇。可以通过数据分析预测土壤行为，从而为工程设计和施工提供更科学的依据。对于刚入行的小白来说，了解整个流程并掌握必要的技术细节是十分重要的。下面，我们将具体介绍实现“岩土大数据与机器学习”的流程、工具及代码示例。
## 实现流程
首先，我们需要明确实施的各个步骤，以下是相关
算法概述算法是计算机科学领域最重要的基石之一，计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，数据结构和算法是软件开发必备的核心基础，是内功心法。下面举例拿推荐算法和分类算法的实际场景做下举例：推荐算法的应用场景,各种app（偏资讯）的应用外的手机推荐：上面可以看出有米饭资讯，优酷视频，抖音短视频等推荐，他们都倾向于在下班休息的碎片时间进行推送。他们有的是根据你的关注和兴趣进行提醒
原创
2021-01-11 15:04:45
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算法概述
算法是计算机科学领域最重要的基石之一，计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，数据结构和算法是软件开发必备的核心基础，是内功心法。下面举例拿推荐算法和分类算法的实际场景做下举例：
推荐算法的应用场景,各种app（偏资讯）的应用外的手机推荐：
上面可以看出有米饭资讯，优酷视频，抖音短视频等推荐，他们都倾向于在下班休息的碎片时间进行推送。他们有的是根据你的关注
原创
2021-07-26 15:07:34
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目录1 什么是Spark MLlib？2 支持的数据类型2.1 本地向量集2.1.1、密集型数据集2.1.2 稀疏型数据集2.2 向量标签2.3 本地矩阵2.4 分布式矩阵2.4.1 行矩阵2.4.2 行索引矩阵2.4.3 坐标矩阵2.4.4 分块矩阵3 RDD、DataSet、Dataframe区
原创
2021-10-04 15:34:19
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大数据与机器学习 GitHub
随着科技的进步和互联网的普及，大数据和机器学习正变得越来越重要。GitHub作为一个全球最大的代码托管平台，为大数据和机器学习提供了丰富的资源和工具。本文将介绍如何利用GitHub来获取大数据和机器学习相关的代码示例，并展示如何使用这些示例进行数据分析和模型训练。
首先，让我们了解一下GitHub上与大数据和机器学习相关的项目。通过在GitHub的搜索框中输入关
原创
2023-12-27 09:43:33
65阅读
算法概述 算法是计算机科学领域最重要的基石之一，计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，数据结构和算法是软件开发必备的核心基础，是内功心法。下面举例拿推荐算法和分类算法的实际场景做下举例：推荐算法的应用场景,各种app（偏资讯）的应用外的手机推荐：上面可以看出有米饭资讯，优酷视频，抖音短视...
原创
2022-03-09 11:37:51
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本文參考CCF YOCSEF的“大数据时代的机器学习报告会”的相关内容。
张长水：大数据时代的机器学习 VS 传统机器学习
从机器学习角度看，“大数据”指的是数据量大，数据本身不够精确。数据混杂，数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战：
数据量大导致计算困难
分布在不同server上的数据存在一定联系。这些数据基本上不满足“独立同分布”如果，传统的模型和算法非常难适应。
大数据
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2017-06-19 16:38:00
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