機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和方法已經(jīng)被成功應(yīng)用到多個領(lǐng)域,如個性化推薦系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理以及智能機(jī)器控制等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,可以應(yīng)用于各行各業(yè),與人們的生活息息相關(guān)。以下是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的常見領(lǐng)域。查看全文>>
隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,被收集并應(yīng)用于分析的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長,面對如此量級的數(shù)據(jù),以及常見的實(shí)時利用該數(shù)據(jù)的需求,僅依靠人工處理難免力不從心,這就催生了所謂的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。查看全文>>
我們的課程幫助了近500名零基礎(chǔ)的學(xué)員高薪就業(yè),近2000名學(xué)生正在努力蛻變中。0基礎(chǔ)也能高薪就業(yè)的大數(shù)據(jù)課程。查看全文>>
數(shù)據(jù)挖掘可以簡單的理解為從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識或者說是知識發(fā)現(xiàn)。 數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)挖掘可以描述為:按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo),對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析,揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性,并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。 查看全文>>
Rapid Miner是一個數(shù)據(jù)科學(xué)軟件平臺,為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、文本挖掘和預(yù)測分析提供一種集成環(huán)境。它是領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘開源系統(tǒng)之一。該程序完全用Java編程語言編寫。查看全文>>
C4.5:算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn),并在以下幾方面對ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)。查看全文>>