数据挖掘
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准备好进入数据科学领域了吗？先问问自己这14个问题
数据行业被认为是增长最快、价值数十亿美元的行业之一。许多公司和组织正尝试充分利用已有数据，确定仍需捕获和存储哪些数据。与此同时，数据科学家仍然迫切需要了解数字，挖掘针对棘手业务问题…
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2020年，人工智能和大数据技术发展趋势
2019年是大数据、数据挖掘、机器学习和人工智能市场持续发展的一年。一些大企业进行了大量兼并整合，其中包括Salesforce公司收购Tableau公司、谷歌公司收购Looker公…
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Hadoop 3的主要优缺点
本文的目的是讨论Hadoop 3.0的优缺点。随着Hadoop 3.0中引入了许多更改，它已成为更好的产品。 Hadoop 3的主要优缺点 Hadoop旨在存储和管理大量数据。Ha…
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Python数据挖掘与机器学习技术入门实战
数据挖掘与机器学习技术简介 Python数据预处理实战 常见分类算法介绍 对鸢尾花进行分类案例实战 类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘?数据挖掘…
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整理一份详细的数据预处理方法
为什么数据处理很重要? 熟悉数据挖掘和机器学习的小型合作伙伴都知道，与数据处理相关的工作时间占整个项目的70%以上。数据的质量直接决定了模型的预测和泛化能力。它涉及许多因素，包括准…
