CART算法是机器学习的分类与回归树
CART算法是一种机器学习算法，可用于分类树与回归树（Classification And Regression Trees）。CART算法使用于机器学习、数据挖掘、统计分析等领域，包括定义、建模和把模型运用于具体应用。CART回归树与分类
数据挖掘与机器学习的差异
数据挖掘（Data Mining）与机器学习（Machine Learning）可以说是当今热门技术，它们在帮助企业分析其所收集的数据方面发挥着不可替代的作用，但他们之间也存在一些显著的区别。数据挖掘的目标是发现潜在的非明显的规律，可以使企
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
大数据教学视频：普及大数据学习
大数据的爆发催生了数据科学的发展，而数据科学主要研究的就是所谓的大数据。随着大数据的飞速发展，有越来越多的人喜欢学习大数据的知识，但由于许多新技术的融汇，他们在学习大数据的过程中想通过视频进行学习，但又担心无从下手。为此，越来越多的企业、市
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
深入学习大数据的重要性
随着互联网的迅速发展，各种数据规模不断扩大，这就需要大数据的技术和方法来解决。大数据的学习对于当今的社会来说是必要的。首先，大数据的学习有助于提高企业的竞争力，可以帮助企业充分利用数据，并使用分析技术将数据转换为商业机会，从而取得竞争优势。
数据挖掘与算法学习的实践
近几年来，数据挖掘和算法学习是当前非常火热的话题。它们为许多企业和研究机构带来了极大的价值。数据挖掘是一种以统计学、机器学习和计算机科学为基础的研究和应用技术，旨在根据处理的资料、数据挖掘系统将它们提炼、检索出有价值的信息。常见的数据挖掘技
Hadoop与机器学习算法的融合
机器学习用于计算机系统的自动学习的方法，它从数据中获取知识。随着数据规模的增长，机器学习需要使用大量的分布式系统，以实现大数据环境下的机器学习。Hadoop恰好满足了这一需求，它是一种分布式数据处理框架，它可以并行处理大数据，并可实现快速处
IT巨头的大数据和深度学习新定义
近几年互联网行业飞速发展，IT巨头们紧跟潮流，积极涉足大数据与深度学习领域。无论是苹果、谷歌、亚马逊，还是腾讯、阿里巴巴等，都在投入大量资金，开放新的可能性。大数据与深度学习，听起来似乎是一个非常“高端”的概念，它们在实际应用中又有何多重大
利用数据挖掘和机器学习算法提升效能
随着互联网在不断发展，网络数据量也在以惊人的速度增长，而人们希望利用这些数据来确保他们的工作效率和产出有所改善。这就带来了数据挖掘和机器学习算法，它们可以被用来找出深层数据中的模式，从而帮助人们更好地理解数据的结构，从而实现效率的提升。要借