《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
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2023-09-26 13:39:03
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自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。 人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。 第一个挑战：隐私保护的挑战。 这起源于两方面：一方面，随着移动互联网发展，我们的隐私数据被记录得越来越多
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2024-01-11 15:11:35
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大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据
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2023-06-09 14:43:09
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大数据和数据挖掘是两件事。两者都与使用大数据集来处理为企业或其他收件人服务的数据的收集或报告有关。但是，这两个术语用于这种操作的两个不同元素。 大数据 大数据是大数据集的术语。大数据集是那些已经超出了早期使用的简单数据库和数据处理架构的数据集，当时大数据更昂贵，更不可行。例如，太大而无法在Microsoft Excel电子表格中轻松处理的数据集可称为大数据集。 数据挖掘 数据挖
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2023-06-07 22:15:34
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基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据是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。从某种意义上来说，大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。 简而言之，大数据就是数据分析的前
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2023-11-02 09:19:35
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3.1 数据挖掘概述3.1.1 数据挖掘概念20世纪80年代末，数据挖掘（Data Mining，DM）提出。1989年，KDD 这个名词正式开始出现。1995年，“数据挖掘” 流传。从科学定义分析，数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。从技术角度分析，数据挖掘就是利用一系列的相关算法和技术，从大数据中
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2023-11-17 19:48:19
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数据挖掘与其商务智能上的应用内容摘要：数据挖掘是商务智能技术的重要组成部分，是一个新的重要的研究领域。本文介绍了商务智能技术应用现状和组成，数据挖掘的发展及现状分析，数据挖掘在现代商务智能上的应用，以及数据挖掘的过程。关键词：商务智能 数据挖掘 数据分析 1.数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数
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2023-11-24 17:00:13
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摘要：随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算当前诸多交通瓶颈问题。什么是交通大数据交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、
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2023-06-08 14:44:44
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区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。大数据：指无法在可承受的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；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·
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2023-09-03 09:18:56
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人工智能与数据挖掘的关系什么是人工智能？什么是数据挖掘？人工智能与数据挖掘的关系人工智能一览 电子科技大学课程《大数据分析与挖掘》（2022秋）第二次作业。什么是人工智能？人工智能是让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样，这是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡在 1956 年的达特茅斯会议上提出的，字面上的意思是为机器赋予人的智能。人工智能的先驱们希望机器具有与人类似的能力：感知、语言、思考、学
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2023-08-08 21:38:28
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# 大数据挖掘与智能应用入门指南
## 1. 引言
在科技迅猛发展的今天，大数据不仅限于存储，更重要的是如何挖掘出有价值的信息，从而进行智能应用。对于刚入行的小白来说，这一过程可能显得很复杂。因此，本文将通过一个系统化的流程，将大数据挖掘与智能应用的要点和方法简单明了地传授给你。
## 2. 流程概述
这是一个包含四个主要步骤的流程：
| 步骤 | 描述
目录1.数据挖掘的定义 2.数据挖掘的流程3.如何进行数据预处理4.无监督学习和有监督学习有何区别? 5.简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素 7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2. SAS3.Stata4.Python5.IBM SPSS Modeler6.Wake7
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2023-10-19 23:44:00
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一. 大数据及数据挖掘基础（私信小编007即可获取大量Python学习资料！）***部分主要简单介绍三个问题：1、什么是大数据？2、什么是数据挖掘？3、大数据和数据挖掘的区别？1、大数据（Big Data）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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产
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2023-09-13 17:11:24
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文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDF
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2023-10-06 18:56:36
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# 大数据智能计算与数据挖掘技术
随着信息技术的飞速发展，我们每天都会产生海量的数据。这些数据中蕴藏着丰富的信息和知识，如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了当前研究的重要课题。大数据智能计算与数据挖掘技术正是在这样的背景下应运而生，有助于我们更好地理解和利用这些数据。
## 什么是大数据？
**大数据**是指规模巨大、速度快、种类多（4V特点）的数据集合。它的特点使得传统的数据处理技术难
接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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互联网的普及和信息化的加速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。大数据技术的出现，为数据挖掘和分析提供了更加高效、精准的解决方案。一、大数据技术在数据挖掘中的应用1.数据采集数据挖掘的第一步是数据采集，大数据技术可以帮助企业从多个渠道采集数据，包括社交媒体、传感器、网站、移动应用等。通过大数据技术，企业可以获取更加全面、准确的数据，为后续的数据挖掘和分
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2023-05-30 09:09:27
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前言不知道大家有没有过在搜索引擎搜索过旅游的关键字，不久就可能收到机票的推销的经验。如今是大数据的时代，数据的价值越来越重要。数据即资产，想必大家都听说过。最近公司的项目中也用到了一些大数据的技术，本文对大数据相关的知识体系做了一个整体的梳理。什么是大数据大数据，你可能就简单理解为数据量大，那是多大才算大数据呢？如果只有数据量大是不是太片面单一了，实际上如果你说是从事大数据开发， 那么起码要满足下
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2023-08-02 12:58:20
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人工智能： 人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取以及知识的应用）。 人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理
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2024-01-22 04:46:12
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人工智能、机器学习、数据挖掘的区别导语总体来说分别解释人工智能机器学习数据挖掘区别总结 导语人工智能、机器学习、数据挖掘已然越来越火，我只是听了个耳熟，真正学习才刚刚开始，简单的说一下最近的学习成果：AI ML DM的区别。总体来说三者的区别是目的不同，但达到目的的方法有很大重叠之处。 数据挖掘是用来理解事物的； 机器学习是用来预测事物的； 人工智能是用来生成行动的。分别解释人工智能人工智能1（
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2023-09-04 13:18:51
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