利用数据驱动算法解决各类问题
近年来，随着多种技术的研发，人们常常利用数据驱动算法来解决各类问题。数据驱动算法以数据为中心，要想实施数据驱动算法，首先要从收集并存储数据入手。收集到的原始数据需要经过预处理，对数据格式转变、数据清洗、数据聚类、特征抽取等，形成可被模型预测
大数据提取技术：提升企业数据智能化水平
近年来，随着企业大数据的迅猛发展，大数据的提取技术受到重视。不断提取的大量数据，蕴含着丰富的信息，可有效挖掘出用户行为习惯及群体偏好。解析海量数据，延伸出深远的商业价值，是让企业大步前进的不二法则。大数据提取技术主要包括数据分析和数据挖掘两
聚类算法：根据数据特点自动分组的机器学习方法
聚类算法是机器学习的一种重要方法，它将数据集中的对象归纳分组，将相似的对象放在一组，不同的对象放入另一组。原理方面，聚类技术从数据中挖掘结构、概念、特征和相似性，识别自动化细节和模式，并将他们分类为相对应的组。它以聚类系数作为评估指标，同时
人工智能算法分类：探索实现智能化
人工智能（AI）的发展，可以说是现代科学的一大进步，它的出现，已经解决了许多社会问题，让我们的生活变得更加便捷。不过话虽如此，人工智能的发展还是面临着一些技术上的问题。其中就包括如何在人工智能中实现算法分类。算法分类是人工智能技术里最基本的
SPSS K均值聚类算法解析
SPSS k-means聚类算法是一种偏模糊性的聚类，最早由加利福尼亚大学贝尔斯利·贝克曼在1966年提出，迄今为止也是最常用的聚类分析算法。SPSS是统计分析软件，它的K-means聚类算法具有很强的稳定性，将K个随机抽取的原始数据点聚成
机器学习中的EM算法
机器学习是人工智能的一个分支，它以概率建模的思想为基础，以监督学习、无监督学习和社会标签学习等主要类型。其中，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是无监督机器学习的重要算法，它可以处理潜在变量模型
大数据与决策树算法的融合应用
大数据技术在近几十年得到了长足的发展，不仅开创了新的应用领域，还为传统算法结构带来了新的发展机遇。其中，使用大数据与决策树算法相结合的解决方案异常具有价值，因为这种结合可以更好地把握被研究对象中完整的信息，探索出更准确的结论。决策树算法是一
贝叶斯算法在数据挖掘中的应用
贝叶斯算法是一种基于概率推断理论计算属性之间依赖性的算法，其结果可以帮助数据分析者在有限的数据情形下推测出缺乏观察数据而难以知晓的特征。因此，贝叶斯算法几乎被认为是最受重视的数据挖掘工具之一。贝叶斯算法可以用来解决模糊、不确定和大规模的问题
拓展大数据算法在各行业的应用
随着数据生成和分析技术的进步，大数据的算法得到了越来越多的应用。虽然大数据算法的应用最初是用于金融环境，但现在这种技术已经拓展到各个行业，具有越来越多的功能。在制造业，大数据算法可以支持重要装备的位置跟踪，并利用故障检测技术对设备的状态进行
数据算法：如何把数据转换成有价值的信息
近年来，数据算法受到了广泛关注，它是实现价值的有效工具。越来越多的公司开始对把数据转换成有价值的信息进行大量投资。其实，数据算法本质上就是不断地从海量数据中提取信息，最后变成可洞察、可知觉的有价值信息。首先，数据算法通过复杂的数学方法，把数