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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张
9年前
668
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skyme
8年前
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skyme
8年前
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如何选择最适合的大数据分析软件?
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品,的确是件难事,因为很多工具具有相似的特征和功能。此外,有些工具的差异是非常细微的。所以,关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度,重点考虑如何在易用性、算法复杂
知与谁同
7年前
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企业大数据分析实践指南
数据无处不在 在我们身处的时代,数据无处不在。据IBM公司估算,人类每天产生约2.5万ZB的数据,这意味着世界上90%数据都是过去的两年中产生的。Gartner公司分析报告显示,在2015年财富500强的公司中百分之八十五的企业无法利用大数据来获取竞争优势。
知与谁同
7年前
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工具推荐 | 分析大数据最需要的Top 10数据挖掘工具
本文讲的是工具推荐 | 分析大数据最需要的Top 10数据挖掘工具,首先,我们要了解什么是数据挖掘?官方提供的定义如下:数据挖掘又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一
玄学酱
7年前
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知与谁同
7年前
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《Python数据分析与挖掘实战》一1.5 常用的数据挖掘建模工具
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第1章,第1.5节,作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.5 常用的数据挖掘建模工具 数据挖掘是一个反复探索的过程,只有将数据挖掘工具提供
华章计算机
7年前
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