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搜索资源列表
关于大数据的观察与思考
关于大数据的观察与思考。内容涉及大数据、机器学习、模式识别、图像搜索。
所属分类:
互联网
发布日期:2013-11-05
文件大小:2mb
提供者:
nihaojim
大规模机器学习进展
源自CCF,大数据与机器学习相关的资料,挺不错的
所属分类:
IT管理
发布日期:2014-05-15
文件大小:4mb
提供者:
u011713082
大数据与机器学习
大数据与机器学习
所属分类:
讲义
发布日期:2015-09-22
文件大小:2mb
提供者:
GeekMoore
关于大数据的观察与思考
大数据的观察与思考。内容涉及大数据、机器学习、模式识别、图像搜索
所属分类:
网络基础
发布日期:2017-06-28
文件大小:2mb
提供者:
jiangsucsdn002
Python大数据与量化交易
Python大数据与量化交易,分享给大家的同时也希望能够多交流一起学习Python
所属分类:
Python
发布日期:2018-06-09
文件大小:17mb
提供者:
u013817676
大数据与大数据机器学习
大数据时代已经到来,大数据是指具有海量(Volume)、多样(Variety)、时效(Velocity)、不精确(Veracity)和价值(Value)这5种特征的数据,大数据研究是近几年信息处理领域最热门的研究方向,已经引起了工业界、学术界乃至政府部门的高度关注.大数据之所以备受关注,是因为大数据里面蕴藏着巨大的价值.如何把蕴藏在大数据中的价值挖掘出来,为企业或政府部门提供决策支持具有重要的意义.大数据给传统的机器学习带来了许多挑战,这些挑战可以从大数据的5个特征或从5个不同的角度进行分析.
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-06-15
文件大小:3mb
提供者:
qq_28339273
大数据与OLAP系统
OLAP(online analytical processing,在线联机分析处理)是关系数据基础上实现商业智能的核心技术。在大 数据时代,人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上能实现高性能的OLAP,然而系统性能的挑战巨 大。可喜的是,近年来进展迅速,涌现了很多以Hadoop上的数据进行OLAP的所谓SQL on Hadoop系统,并且 系统性能不断提升。在综述OLAP技术发展的基础上,重点对几个有代表性的SQL on Hadoop系统进行了测 试分析,并展示了这类系统的性能特点。可以
所属分类:
其它
发布日期:2018-08-21
文件大小:885kb
提供者:
leanderlee
1.1物理预测的胜利与失效
人工智能、大数据与复杂系统概论 1.1物理预测的胜利与失效 1.2预测失效原因 1.3复杂系统引论 1.4生活实例与本章答疑 2.1大数据预测因为噪声失效 2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用(一) 3.7人工智能的应用(二) 3.8课间答疑 3.9课程大纲(一) 3.10课程大纲(二)
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-19
文件大小:66mb
提供者:
pxxaish9527
2.1大数据预测因为噪声失效
人工智能、大数据与复杂系统概论 1.1物理预测的胜利与失效 1.2预测失效原因 1.3复杂系统引论 1.4生活实例与本章答疑 2.1大数据预测因为噪声失效 2.2大数据与机器学习 3.1规则阶段 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段 3.3课间答疑 3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段 3.5三个阶段总结分析 3.6人工智能的应用(一) 3.7人工智能的应用(二) 3.8课间答疑 3.9课程大纲(一) 3.10课程大纲(二)
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-19
文件大小:65mb
提供者:
pxxaish9527
大数据与机器学习应用实践
大数据与机器学习在政务领域的场景应用,机器学习的落地应用。
所属分类:
Hadoop
发布日期:2018-09-21
文件大小:6mb
提供者:
tempforjunqi7
大数据与机器学习支撑的个性化大屏.pdf
异瀚数码董事长 高峥在2017杭州云栖大会中做了题为《大数据与机器学习支撑的个性化大屏》的分享,就大屏现状与未来、多维度交互、个性化播单、个性化广告、个性化(橱窗)购物做了深入的分析。
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-28
文件大小:5mb
提供者:
weixin_38744153
《大数据与机器学习-实践方法与行业案例》读书笔记&思维导图.html
《大数据与机器学习-实践方法与行业案例》读书笔记&思维导图,看书时做的笔记,分章节写的,比较全,方便查找。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-05-14
文件大小:2mb
提供者:
weixin_45481473
大数据与机器学习读书笔记.xmind
读书笔记大纲内容
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-04-11
文件大小:196kb
提供者:
smartyang1
人工智能。大数据与复杂系统课件.zip
课程大纲 01-复杂系统 02-大数据与机器学习 03-人工智能的三个阶段 04-高等数学—元素和极限 05-复杂网络经济学应用 06-机器学习与监督算法 07-阿尔法狗与强化学习算法 08-高等数学—两个重要的极限定理 09-高等数学—导数 10-贝叶斯理论 11-高等数学—泰勒展开 12-高等数学—偏导数 13-高等数学—积分 14-高等数学—正态分布 15-朴素贝叶斯和最大似然估计 16-线 17-数据科学和统计学(上) 18-线代数—矩阵、等价类和行列式 19-Python基础课程(上)
所属分类:
互联网
发布日期:2020-08-05
文件大小:72mb
提供者:
qq_45832050
bootcamprBIT:Clase De大数据与分析-源码
大数据和分析 讲师 DanielJiménez(数据科学家) 邮件: 推特: DanielJimenezM9 Linkedin: : 网址: : 世界报实SE mueve恩特雷里奥斯DOS frentes,拉realidad阙号proporciona EL大数据,EL IOTÿ拉斯REDES sociales和La capacidad德convertir DICHA信息连接procesos阙generen勇气Øconocimiento德alguna MANERA,Y ES POR
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-04
文件大小:11mb
提供者:
weixin_42137032
IBM李永辉:Watson大数据与分析平台
2014中国大数据技术大会首日全体会议上,IBM大中华区系统与科技事业部杰出工程师李永辉发表了演讲“IBMWatson大数据与分析平台:技术评论”。Watson得名于IBM创始人ThomasJ.Watson,在2011年IBM100周年之际,Waston参加了Jeopardy危险边缘电视游戏节目,在经历了三轮的比赛后,最终赢得了冠军。Waston并不是一台机器,是一个集群,一共有2880个节点。设计目标是能解答人类语言自然表达的提问,懂得分析大量非结构性数据,拥有自我学习能力,并能实时回应的计算
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:170kb
提供者:
weixin_38715772
BDMI-2019A:2019年秋季的大数据和机器智能课程-源码
BDMI-2019A 教学计划 教师与助教 授课教师:,,郭敏 TA:谢瑞,黄世玉,高晨,徐树昌 目录结构 计算/计算基础与python学习 ML-BD-Algo算法-数据管理-机器学习材料(思路) Weeks / WWn /第n次课的课件和参考代码 课程项目/课程实践任务 阅读/课程课外阅读的论文材料 Study-Memo /同学们的课程小结(课程小结文件名格式:m-Dayn.md,m为学生编号,n为第n次课,学生编号在网络学堂的课程文件里可以找到) 语言环境要求: Python3,Jup
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:58mb
提供者:
weixin_42181686
IBM李永辉:Watson大数据与分析平台
2014中国大数据技术大会首日全体会议上,IBM大中华区系统与科技事业部杰出工程师李永辉发表了演讲“IBMWatson大数据与分析平台:技术评论”。Watson得名于IBM创始人ThomasJ.Watson,在2011年IBM100周年之际,Waston参加了Jeopardy危险边缘电视游戏节目,在经历了三轮的比赛后,最终赢得了冠军。Waston并不是一台机器,是一个集群,一共有2880个节点。设计目标是能解答人类语言自然表达的提问,懂得分析大量非结构性数据,拥有自我学习能力,并能实时回应的计算
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:170kb
提供者:
weixin_38729607
大数据与智慧城市
城市大数据的关联分析与智能提取是智慧城市建设的关键,通过构建真实城市沉浸式交互分析环境,将复杂的城市大数据以及数据挖掘结果以形象直观的方式展现给用户,让用户以视觉理解的方式获取数据中蕴含的信息并进行交互,实现人类智能和机器智能的有机融合是解决复杂城市问题的有效途径。分析了城市大数据面临的挑战、发展现状、处理流程以及技术要点,最后探讨了智慧城市的发展趋势。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38706747
大数据时代机器学习的新趋势
当前,大数据技术和应用吸引了众多的关注,对大量结构繁多的数据进行分析并获得知识,需要充分利用机器学习的相关技术和成果。本文主要讨论了大数据时代机器学习的发展新趋势和研究重点,并对与大数据相关性大的几个关键技术进行了分析介绍。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:1023kb
提供者:
weixin_38715772
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