EM算法：为生物领域提供了更高效的解决方案
EM(Expectation-Maximization)算法作为最重要的概率模型估计方法之一，在生物领域有着重要的应用，即使在最简单的模型下，它也能提供高效的解决方案。EM算法可以用来估计最大可能的模型参数，而不需要预先设定参数。因而在生物
阿里巴巴数据分析师笔试─实现各领域数据价值
阿里巴巴如今在全球拥有超过100亿活跃用户，作为世界上最大的电子商务公司，“数据驱动”是制度最重要的一部分，使用数据进行智能营销、支付、供应链等各领域的深入分析，是实现各领域数据价值的重要途径。因此，阿里巴巴希望招聘出色的数据分析师，来完成
数据挖掘在军事领域的应用
随着信息技术日臻完善，数据挖掘在军事领域也越来越重要。数据挖掘主要用于收集、整理和分析大量数据，以提高军事行动的效能。有数据挖掘的支持，可以帮助军队发掘大量潜在的信息，从而更好地把握主动，安排作战计划和部署军队。 首先，数据挖掘可以用于军事
贝叶斯算法在数据挖掘领域的应用
贝叶斯算法是数据挖掘领域的重要技术，它可以从具有不确定性的数据和知识中挖掘出有用的结论，以支持企业智能决策。贝叶斯算法是一种建模、标识和预测隐藏空间内模型参数的统计推理方法，它基于时间序列、文本或其他数据集，可以把大量的数据挖掘成有用的结果
大数据提取算法广泛应用于各种跨学科领域
随着大数据的快速发展，大数据中提取信息的算法已经变得越来越重要，这对大数据的使用和分析原来的受益良多。比如，大数据挖掘算法可以从海量数据集中提取重要信息，而聚类算法使用于分类和分析数据，提取一些有意义的信息。大数据提取算法也帮助各行各业提取
Python数据分析教程：给你一把通往数据领域的钥匙
Python是一种用途广泛的编程语言，在数据分析和机器学习领域是特别火爆的。Python数据分析的优势在于它拥有众多的计算数据和可视化工具，并且它的语法规范和可读性也非常棒，使用起来更加高效和便捷。Python数据分析教程可以帮助初学者及非
关联规则挖掘算法 —— 领域先驱的智能技术
关联规则挖掘（Association Mining）是一种分析给定的实体集合与其之间的关联的技术，深受数据挖掘研究者与行业从业者的青睐，在日常工作中发挥着重要作用。它可以发现数据集中存在的规律，为实体之间挖掘出隐藏的关系提供支持。 在近几年
大数据助力商业地产领域的发展
随着科技进步，目前，大数据早已渗透到商业地产领域，为行业发展及投资带来了诸多优势，令行业发展得以更加高效、智能且充满活力。其一，大数据已成功综合运用在商业地产的研究中，可提供具体的参考数据，便于分析特定产业的供给与需求的情况。通过解析大量的
偏差分析：数据挖掘领域里一个重要研究方法
数据挖掘，作为一项研究技术在不同行业中越来越受到重视。数据挖掘的研究方法各异，其中之一就是偏差分析。偏差分析是一种数据挖掘技术，主要目的是确定数据分布的正常程度，主要通过计算比对来寻找不同的统计偏差，以分析数据的分布狀況。它可用于找出特定变
R语言在数据挖掘领域的应用
R语言是一种强有力的统计、分析和可视化语言，在数据挖掘领域有着不可替代的地位。R语言可以实现多种数据挖掘算法对大量数据的解码和预测分析，其中大数据分析和人工智能方面特别具有优势。它拥有众多强大的算法，可以轻松实现多种数据挖掘模型，例如决策树