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數據挖掘(Data Mining),又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數據挖掘技術的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。 ⑴關聯分析(association
隨著計算機和網絡技術的飛速發展,信息量的增長遠遠**出了人們對信息獲取能力的增長。海量信息資源的有序存儲和利用越來越受到**的關注。現實社會里,由其在移動電子商務領域經常存在著對海量數據進行查詢顯示和瀏覽交易的需求。然而,面對海量級別的數據,我們首先要考慮的問題是如何提高海量數據的操作性能和處理效率。目前人們主要采取的海量數據處理措施主要包括:選用優秀的數據庫工具、優化查詢語句、加大虛擬內存、
互聯網、物聯網、無線傳感網絡、社交網絡等新興技術趨勢促使人類社會的數據種類和規模正以**的速度增長,大數據時代正式到來。數據正從簡單的記錄對象開始轉變為一種基礎性甚至戰略性的資源,從海量的低**密度的結構化和非結構化數據中獲取有**的信息,已經成為各行業*關注的焦點。 在大數據之中有一個重要概念,那就是數據相關性。大數據不是教機器像人一樣思考,而是將復雜的數學算法用在海量數據上,讓數據自己說
隨著市場經濟和企業的多元化發展,絕大多數法人單位在不斷的訂立各種合同過程中,使企業擴大規模,發展壯大,經濟狀況也隨著合同的順利履行而增加企業資本占有率。越來越多的企業公司各種各樣合同的訂立,在是否是法律確認的生效合同方面,值得商榷。 對企業而言,合**為是公司存續期間重要的商事活動。合同審查應盡量做到“絕事于未萌,防患于未然”,應樹立以下立約觀念:“事先防范、過程跟蹤、事后補救”。技術創新是企業發
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