现在的社会是大数据社会，现在的时代是大数据时代。大数据处理常用的方法有哪些？一般来说，我们对一个事物进行宏观分析的话，就需要使用到大数据，各种大数据都是如何处理的呢？而今天我们就一起来了解一下，大数据分析都有哪些常用形式。 1、增强分析是数据和分析的未来 增强分析是银行机构大量使用的新兴技术。通过使用机器学习和自然语言处理技术处理数据并使其实现自动化。为了以简单易用的格式获得精确的结果，因
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2020-05-27 11:59:33
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前言 前段时间RichardYu在发布会上给大家介绍了华为HMSCore4.0,回顾发布会信息请戳： 华为面向全球发布HMSCore4.0意味着什么？ 其中有一个重点被介绍的服务，机器学习服务（MachineLearningKit简称MLKit）。 那机器学习服务能干什么呢？能帮助开发者解决应用开发过程中的哪些
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移动开发 时间：
2020-05-26 18:31:26
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Google Colab简介（参考链接） Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80 ...
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2020-05-26 12:11:29
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一：问题描述和流程图 将介绍一种机器学习的应用实例：照片OCR技术，介绍它的原因： （1）首先，展示一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的； （2）接着，介绍一下机器学习流水线的有关概念以及如何分配资源来对下一步计划作出决定；（适用于个人或者团队开发机器学习应用） （3）最后，介绍一下照片OCR问 ...
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2020-05-26 01:19:06
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结果部署是机器学习的最后一步。 选定算法之后，对算法训练生成模型，并部署到生产环境上，以便利用机器学习解决实际问题。 模型生成之后，也需要定期对模型进行更行，是模型处于最新，最有效的状态，通常建议3-6月更新一次模型。 生成的模型序列化之后，当有新的数据出现时，需要反序列化已保存的模型，然后用其预测 ...
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2020-05-25 09:32:16
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本文主要讲述人工智能的发展历史，发展道路上的大事记，根据网上搜寻到的文章，整理而成！ 此为系列文章的第一篇，字数为1782字，阅读时间大约3分钟！ 现代是快文时代，三分钟足矣 人工智能前世： 了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。 大约200年前，英国数学家巴贝奇设计了第一台能计算二次多 ...
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2020-05-25 00:26:14
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一：问题规划 这一章中将讨论推荐系统的有关内容，它是在机器学习中的一个重要应用。 机器学习领域的一个伟大思想：对于某些问题，有一些算法可以自动地学习一系列合适的特征，比起手动设计或编写特征更有效率。这是目前做的比较多的研究，有一些环境能让你开发某个算法来学习使用那些特征。 接下里让我们通过推荐系统的 ...
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2020-05-25 00:05:59
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-24 16:48:39
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决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。 其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子 ...
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编程语言 时间：
2020-05-24 10:01:31
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第十二章 如何锻炼数据科学技能 （资深数据科学家 & 创新领袖） 数据科学是一个结合了应用数学，计算机科学，商业资讯和新产品研发的综合职位。统计学，机器学习，sql，hadoop，java（数据科学家应该像瑞士军刀一样多才多艺，能够在诸多领域多才多艺，并且在一两个领域内拥有深邃的真知灼见。）商业资讯 ...
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2020-05-24 09:17:20
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