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數(shù)據(jù)挖掘

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數(shù)據(jù)挖掘（英語(yǔ)：Data mining），又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（英語(yǔ)：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱：KDD）中的一個(gè)步驟。

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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

什么是高維數(shù)據(jù)_高維數(shù)據(jù)如何定義

高維數(shù)據(jù)的概念其實(shí)不難，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是多維數(shù)據(jù)的意思。平時(shí)我們經(jīng)常接觸的是一維數(shù)據(jù)或者可以寫(xiě)成表形式的二維數(shù)據(jù)，高維數(shù)據(jù)也可以類(lèi)推，不過(guò)維數(shù)較高的時(shí)候，直...

2018-02-12 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘高維數(shù)據(jù) 6.4萬(wàn) 0

如何選擇適合的聚類(lèi)算法？聚類(lèi)分析時(shí)需要使用什么變量？

隨機(jī)采樣的樣本大小很重要，也不能過(guò)小。需要足夠有代表性，即小樣本依然可以代表總體的數(shù)據(jù)分布。如果最終需要?jiǎng)澐趾芏鄠€(gè)簇，那么要非常小心，因?yàn)樾颖究赡軣o(wú)法...

2019-04-01 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘聚類(lèi)算法聚類(lèi)分析 3.9萬(wàn) 0

大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展前景分析

潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打開(kāi)任何媒體，要是不提“大數(shù)據(jù)”，恐怕都不好意思出版。這股潮流，鋪天蓋地，連國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人都不例外。問(wèn)題在于：為什么人...

2017-12-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù) 3.2萬(wàn) 0

什么叫數(shù)據(jù)挖掘_數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解析

數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計(jì)學(xué)不同。統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷是假設(shè)驅(qū)動(dòng)的，即形成假設(shè)并在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上驗(yàn)證他；數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，即自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中提取模式和假設(shè)。數(shù)據(jù)挖掘...

2017-12-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 1.9萬(wàn) 0

kNN算法是監(jiān)督學(xué)習(xí)中分類(lèi)方法的一種

k值得選取對(duì)kNN學(xué)習(xí)模型有著很大的影響。若k值過(guò)小，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)對(duì)噪音樣本點(diǎn)顯得異常敏感。特別地，當(dāng)k等于1時(shí)，kNN退化成最近鄰算法，沒(méi)有了顯式的學(xué)習(xí)...

2018-09-19 標(biāo)簽：算法數(shù)據(jù)挖掘 1.2萬(wàn) 0

一種基于智慧運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合

為了進(jìn)一步提前鎖定離網(wǎng)傾向用戶，經(jīng)過(guò)歷史數(shù)據(jù)的比對(duì)，結(jié)合用戶使用行為的分析，決定將過(guò)繳費(fèi)期10天未繳費(fèi)的用戶定義為流失用戶。根據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的離網(wǎng)預(yù)...

2018-11-15 標(biāo)簽：數(shù)字化數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù) 7601 0

數(shù)據(jù)挖掘算法：決策樹(shù)算法如何學(xué)習(xí)及分裂剪枝

決策樹(shù)（decision tree）算法基于特征屬性進(jìn)行分類(lèi)，其主要的優(yōu)點(diǎn)：模型具有可讀性，計(jì)算量小，分類(lèi)速度快。決策樹(shù)算法包括了由Quinlan提出的...

2018-07-21 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘決策樹(shù) 5991 0

東方網(wǎng)力視頻圖像解析系統(tǒng)

東方網(wǎng)力的視頻圖像解析系統(tǒng)具有強(qiáng)大的跨網(wǎng)跨域共享功能，其在網(wǎng)內(nèi)，有一點(diǎn)查詢就能實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)響應(yīng)的多級(jí)視圖大數(shù)據(jù)級(jí)聯(lián)應(yīng)用。基于各級(jí)視頻圖像解析系統(tǒng)，能夠提供跨...

2018-11-15 標(biāo)簽：云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘 5761 0

結(jié)合代碼實(shí)例帶你上手python數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘指的是對(duì)現(xiàn)有的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理和分析，最終得到數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間深層次關(guān)系的一種技術(shù)。

2018-04-10 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘 Python 5588 0

數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法報(bào)告

Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測(cè)兩個(gè)階段來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集。而且算法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到商業(yè)...

2018-02-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘 Apriori算法 5307 0

怎么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘_如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，尋找數(shù)據(jù)的存在模式，從而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)解決具體問(wèn)題。其更多是針對(duì)某一個(gè)具體的問(wèn)題，是以解決具體問(wèn)題為導(dǎo)向的。

2017-12-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘 4909 0

hadoop與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系_區(qū)別_哪個(gè)好

大數(shù)據(jù)就是Hadoop嗎？當(dāng)然不是，但是很多人一提到大數(shù)據(jù)就會(huì)立刻想到Hadoop。大數(shù)據(jù)技術(shù)一旦進(jìn)入超級(jí)計(jì)算時(shí)代，很快便可應(yīng)用于普通企業(yè)，在遍地開(kāi)花的...

2018-01-02 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘 hadoop 4793 0

數(shù)據(jù)挖掘分析方法

本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法：描述型分析、診斷型分析、預(yù)測(cè)型分析和指令型分析。

2018-12-19 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘 4631 0

哈工大PyLTP工具實(shí)踐：NLP任務(wù)中四大必備技術(shù)（附代碼）

相信從事NLP、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域的博友都知道哈工大LTP、同義詞詞林這些工具，該系列文章也會(huì)介紹相關(guān)的知識(shí)，希望對(duì)您有所幫助。

2019-07-18 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘 nlp 知識(shí)圖譜 4587 0

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系

數(shù)據(jù)挖掘可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉，它利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)管理海量的數(shù)據(jù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2018-01-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 4494 0

Python數(shù)據(jù)挖掘：WordCloud詞云配置過(guò)程及詞頻分析

下面這部分代碼參考老曹的，希望對(duì)你有所幫助。老曹說(shuō)：什么是詞云呢？詞云又叫文字云，是對(duì)文本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”在視覺(jué)上的突出...

2018-09-14 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘 Python 4113 0

代碼實(shí)例及詳細(xì)資料帶你入門(mén)Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)

本文結(jié)合代碼實(shí)例待你上手python數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。本文包含了五個(gè)知識(shí)點(diǎn)： 1. 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)簡(jiǎn)介 2. Pyth...

2019-03-03 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3546 0

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的前世今生和怎么用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法去解決問(wèn)題

初看的話，會(huì)覺(jué)得機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，數(shù)據(jù)挖掘講的東西很像，實(shí)際他們之間的關(guān)系可以概括為：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子方向機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一種實(shí)現(xiàn)方式

2018-05-18 標(biāo)簽：人工智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 2173 0

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：金融貸款分類(lèi)模型和時(shí)間序列分析

使用的最重要的預(yù)測(cè)變量是：Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expen...

2022-03-22 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)挖掘 2044 0

物聯(lián)網(wǎng)安全如何從機(jī)器學(xué)習(xí)中受益？

計(jì)算機(jī)和移動(dòng)設(shè)備運(yùn)行豐富的操作系統(tǒng)時(shí)，有大量的安全解決方案和加密協(xié)議可以保護(hù)他們連接到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)受到眾多威脅。物聯(lián)網(wǎng) 并不是這樣的情況。

2016-04-28 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器數(shù)據(jù)挖掘 1608 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫(xiě)，中文翻譯為“車(chē)載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類(lèi)，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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干擾器有多種類(lèi)型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車(chē)司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類(lèi)考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書(shū)館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開(kāi)單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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