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借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用
skyme 8年前 1796

借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用
skyme 8年前 1730

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skyme张 9年前 668

大数据从业者应该知道的开源工具（全）

前言 想要成为大数据工程师这些开源工具你要有所了解 一、Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。 支持的操作系统：Win
风火数据 6年前 839

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知与谁同 7年前 1223

分类推荐&通俗易懂：数据科学与大数据技术专业领域的实用工具

数据科学与大数据技术是一门偏向应用的学科领域，因此工具就成为重要的组成部分。在工作中，数据科学家如果选择有效的工具会带来事半功倍的效果。一般来说，数据科学家应该具有操作数据库、数据处理和数据可视化等相关技能，还有很多人还认为计算机技能也是不可或缺的，可以提高数
金鑫工程师 5年前 1435

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60%到80%。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。 数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程
知与谁同 7年前 1527

推荐六个用于大数据分析的最好工具

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知与谁同 7年前 1542

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