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工程師說 | 智能物聯(lián)網的數(shù)據科學和集成

數(shù)據可以指單獨的事實，或者統(tǒng)計后的數(shù)據，還可以是各種信息的匯總，通常以數(shù)字表示。數(shù)據管理的重要性始于計算機科學本身的誕生。數(shù)據處理最初的重點是轉換，存儲，然后傳輸。然而，近年來，隨著手機、智能傳感器、聯(lián)網汽車和我們周圍許多其他數(shù)字設備的興起，出現(xiàn)了前所未有的信息大爆炸。

瑞薩電子

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2022/06/10

物聯(lián)網智能物聯(lián)網

物聯(lián)網大數(shù)據只是噱頭？

Gartner數(shù)據顯示，物聯(lián)網將有巨大的增長，在2015物聯(lián)網連接的設備將達到49億。預記到2020，這個數(shù)字將超過250億。物聯(lián)網貫穿廣闊的行業(yè)和領域，在云、安全、容量、經濟增長、環(huán)境和消費型設備領域提供廣泛的技術功能與機會。許多行業(yè)的業(yè)務已經可以從物聯(lián)網獲得利潤。

與非網記者

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2015/04/03

物聯(lián)網大數(shù)據

數(shù)據挖掘

數(shù)據挖掘是一種從大量未經整理的數(shù)據中提取有價值信息的過程。它可以幫助人們分析數(shù)據、尋找規(guī)律和建立預測模型，是數(shù)據分析領域的重要工具之一。

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3.9萬

2024/07/30

數(shù)據挖掘

隨機森林

隨機森林是一種集成學習方法，用于解決分類和回歸問題。它由多個決策樹構成，通過對每個決策樹的預測結果進行集成，得到最終的預測結果。隨機森林的名稱源自兩個概念，即“隨機性”和“森林”。其中，“隨機性”表明在構建每個決策樹時使用了隨機抽樣和特征選擇，以增加模型的多樣性；而“森林”則表示由多個決策樹組成的集合。隨機森林在機器學習領域得到了廣泛應用，其高度的準確性、魯棒性和可解釋性使其成為常用的預測模型之一。本文將介紹隨機森林的定義、算法原理，以及其優(yōu)缺點。

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2023/10/26

機器學習數(shù)據挖掘

隨機森林的算法原理及優(yōu)缺點

隨機森林是一種經典的集成學習方法，廣泛應用于機器學習和數(shù)據挖掘領域。它通過構建多個決策樹并將它們進行組合來進行預測和分類任務。本文將介紹隨機森林的算法原理、主要特點以及其優(yōu)缺點。

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2023/09/16

機器學習數(shù)據挖掘

什么是數(shù)據挖掘數(shù)據挖掘有哪些應用

數(shù)據挖掘是一種從大量數(shù)據中自動發(fā)現(xiàn)隱藏信息和潛在關系的技術。它運用了統(tǒng)計學、機器學習和數(shù)據庫等相關領域的知識與技術，可以幫助人們對數(shù)據進行全面深入的分析，提高數(shù)據的利用價值。