作者: 泡泡浅眠
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4年前
数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与
作者: 华章计算机
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4年前
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别 统计分析与数据挖掘有什么区别呢？从实践应用和商业实战的角度来看，这个问题并没有很大的意义，正如“不管白猫还是黑猫，抓住老鼠才是好猫”一样，在企业的商业实战中，数据分析师分析问题、解决问题时，首先考虑的是思路，其次才会对与思
作者: 游客22dmv5tjfw3yk
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2年前
人工智能是目前炙手可热的领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术。数据挖掘（Data Mining）和机器学习（Machine Learning）作为人工智能研究与应用的分支领域，也越来越多的被提到。 在大多数非计算机专
作者: 寒凝雪
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4年前
早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据，随着信息技术的不断提高以及移动设备和网络的广泛使用，数据产生的速度越来越快，数据收集的频率越来越高，数据密度的增长越来越显著，这些因素都使得大数据问题成为一种必然的趋势。而在大数据时代下很多商业数据都包含有时
作者: 华章计算机
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4年前
本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.3节数据挖掘的基本任务，作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 ，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.3 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚
作者: ljrj123
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2年前
随着社会的进步，科学技术的不断发展，信息技术成了目前最受关注，也是发展最快的科学技术。世界各国都在致力于信息化，而各国对于信息化的巨大需求又反过来不断促进信息技术的革新，可以说，我们已经进入了信息时代。数据的密集爆发是信息时代的重要特征之一，更令人惊讶的
作者: laima科技
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4年前
我们分析和理解大规模数据集（成为大数据）的能力，远远落后于采集和存储数据的能力。 数据采集和存储能力得益于计算，通信，数字化存储技术的不断发展以及高吞吐量的数据获取技术。 数字化信息的大型数据库无处不在，附近商店的结账记录，银行信用卡授权机构，医院办公室中的
作者: 华章计算机
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4年前
本节书摘来自华章出版社《python 与数据挖掘 》一书中的第1章，第1.1节，作者张良均 杨海宏 何子健 杨 征，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1章 数据挖掘概述 广义的数据挖掘是指针对收集的大规模数据，应用整套科学工具和挖掘技
作者: 杨冬芳
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5年前
html: ``` <div class="details_gray" id="teacher"> <!--名师风采、教师队伍--> <div class="well_teacher_box1" id="well_teach
