欧美40老熟妇色xxxxx,免费+国产+在线观看,末成年女a∨片一区二区,久久伊人色av天堂九九,免费中文熟妇在线影片

美林?jǐn)?shù)據(jù)
ABOUT US
美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

盤(pán)點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析AI工具的常用算法

2022-06-28 13:59:40 次
隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的逐步普及，越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始擁抱人工智能，用“人工智能+”助力技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的不斷升級(jí)和變革，人工智能已經(jīng)成為我們當(dāng)前這個(gè)時(shí)代的標(biāo)志。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，如果想用人工智能來(lái)武裝自己，就必須搞清楚人工智能技術(shù)的核心。
數(shù)據(jù)分析
人工智能的概念始于1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議，由于受到數(shù)據(jù)、計(jì)算力、智能算法等多方面因素的影響，人工智能技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展經(jīng)歷了多次高潮和低谷。2006年以來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在機(jī)器視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了極大的成功，識(shí)別準(zhǔn)確性大幅提升，使人工智能再次受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。數(shù)據(jù)、計(jì)算力和算法被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的三大核心要素，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是核心，計(jì)算力是支撐。
因此，要衡量一個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的核心能力，最為關(guān)鍵的一定是其所具備的算法能力。接下來(lái)，小編就為大家隆重介紹一下TempoAI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的核心算法體系。
算法類型 功能節(jié)點(diǎn) 說(shuō)明
數(shù)據(jù)預(yù)處理 提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理功能，包括對(duì)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、歸約、集成等，以便提高分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量。 行：數(shù)據(jù)過(guò)濾、排序、隨機(jī)抽樣、數(shù)據(jù)平衡、數(shù)據(jù)去重；
列：設(shè)置角色、重命名、屬性過(guò)濾、隨機(jī)數(shù)/ID生成、缺失值處理、數(shù)值型屬性變換、字符型屬性變換、日期型屬性變換；
高級(jí)：表轉(zhuǎn)置、 分類匯總、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)平滑、孤立點(diǎn)分析、RFM、季節(jié)解構(gòu)、異常值檢測(cè)、自動(dòng)數(shù)據(jù)處理、堆疊列、過(guò)程查詢分析器；
融合：數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)追加、數(shù)據(jù)拆分、數(shù)據(jù)分解、數(shù)據(jù)差集；
特征工程：屬性生成、主成分分析、因子分析、奇異值分解、分箱、變量選擇、自動(dòng)特征、WOE編碼、數(shù)據(jù)分組、特征編碼、高級(jí)特征交叉。
分類 分類屬于預(yù)測(cè)任務(wù)，就是通過(guò)已有數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）的學(xué)習(xí)，得到一個(gè)目標(biāo)函數(shù)f（模型），把每個(gè)屬性集x映射到目標(biāo)屬性y（類），且y必須是離散的。 邏輯回歸分類、樸素貝葉斯、Xgboost分類、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、隨機(jī)森林分類、支持向量機(jī)分類、 CART、ID3分類、C45+決策樹(shù)分類、梯度提升決策樹(shù)分類、L1/2稀疏迭代分類、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、KNN、線性判別分類、Adaboost分類、Bagging分類、DNN分類。
回歸 回歸是最常用的數(shù)值預(yù)測(cè)方法，它是在分析現(xiàn)象自變量和因變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測(cè)模型，根據(jù)自變量在預(yù)測(cè)期的數(shù)量變化來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值。 線性回歸、決策樹(shù)回歸、SVM回歸、梯度提升樹(shù)回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸、保序回歸、曲線回歸、隨機(jī)森林回歸、L1/2稀疏迭代回歸、Bagging回歸、DNN回歸、LSTM回歸。
聚類 聚類分析僅根據(jù)在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對(duì)象及其關(guān)系的信息，將數(shù)據(jù)對(duì)象分組。其目標(biāo)是，組內(nèi)的對(duì)象相互之間是相似的（相關(guān)的），而不同組中的對(duì)象是不同的（不相關(guān)的）。 KMeans、模糊C均值、EM聚類、Hierarchy、Kohonen聚類、視覺(jué)聚類、Canopy、冪迭代。
關(guān)聯(lián)規(guī)則 關(guān)聯(lián)規(guī)則，指在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)。 Apriori、FPGrowth、序列。
時(shí)間序列 時(shí)間序列通常是按時(shí)間順序排列的一系列被觀測(cè)數(shù)據(jù)（信息），其觀測(cè)值按固定的時(shí)間間隔采樣。研究人員作預(yù)測(cè)時(shí)，常以過(guò)去的歷史資料為依據(jù)，預(yù)測(cè)將來(lái)的變化。 ARIMA、稀疏時(shí)間序列、指數(shù)平滑、移動(dòng)平均、向量自回歸、X11、X12、回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測(cè)。
綜合評(píng)價(jià) 使用比較系統(tǒng)的、規(guī)范的方法對(duì)于多個(gè)指標(biāo)、多個(gè)單位同時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，稱為綜合評(píng)價(jià)方法 熵值法、TOPSIS、層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法。
推薦 推薦是根據(jù)用戶興趣和行為特點(diǎn)，向用戶推薦所需的信息或商品，幫助用戶在海量信息中快速發(fā)現(xiàn)真正所需的商品。 協(xié)同過(guò)濾。
文本挖掘 文本挖掘是指從大量文本數(shù)據(jù)中抽取事先未知的、可理解的、最終可用的知識(shí)的過(guò)程，同時(shí)運(yùn)用這些知識(shí)更好地組織信息以便將來(lái)參考。 分詞、信息抽取、文本過(guò)濾、向量空間、關(guān)鍵詞提取、主旨話題分析、觀點(diǎn)情感分析、垃圾違禁信息檢測(cè)、文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別、文本摘要、詞頻統(tǒng)計(jì)、主題模型合并。
統(tǒng)計(jì)分析 提供統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)通過(guò)調(diào)查獲取的各種數(shù)據(jù)及資料進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)和分析，形成定性和定量的結(jié)論。 方差分析、相關(guān)系數(shù)、典型相關(guān)分析、偏向相關(guān)分析、相似度、描述數(shù)據(jù)特征、概率單位回歸。
?Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
基于分布式架構(gòu)的算法設(shè)計(jì)
平臺(tái)所有算法均基于Spark分布式內(nèi)存計(jì)算框架開(kāi)發(fā)，并采用Scala語(yǔ)言進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)，能夠支持海量數(shù)據(jù)的高效挖掘分析。
多樣化、全面化的算法選擇
平臺(tái)內(nèi)嵌130余種數(shù)據(jù)分析方法，涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、回歸、分類、聚類、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列、綜合評(píng)價(jià)、文本分析、推薦、統(tǒng)計(jì)圖表十大類別。
?數(shù)據(jù)分析算法
智能化的自學(xué)習(xí)算法
平臺(tái)內(nèi)置自動(dòng)擇參、自動(dòng)分類、自動(dòng)回歸、自動(dòng)聚類、自動(dòng)時(shí)間序列等多種自學(xué)習(xí)功能，幫助用戶自動(dòng)選擇最優(yōu)算法和參數(shù)，一方面降低了用戶對(duì)算法和參數(shù)選擇的經(jīng)驗(yàn)成本，另一方面極大的節(jié)省用戶的建模時(shí)間成本。
?智能化的自學(xué)習(xí)算法
更便捷的深度學(xué)習(xí)
平臺(tái)一方面提供DNN、RNN、LSTM等深度學(xué)習(xí)算法節(jié)點(diǎn)，讓用戶可以和使用其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法一樣，快速構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，另一方面平臺(tái)支持基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)集群框架，方便用戶自由編寫(xiě)深度學(xué)習(xí)代碼邏輯，實(shí)現(xiàn)更靈活的自主深度建模分析。
?深度學(xué)習(xí)算法
模型性能提升利器之集成學(xué)習(xí)
集成學(xué)習(xí)嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，這不算是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而更像是一種優(yōu)化手段或者策略，它通常是結(jié)合多個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，去做更可靠的決策。集成學(xué)習(xí)是一種能在各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)上提高準(zhǔn)確率的強(qiáng)有力技術(shù)，集成算法往往是很多數(shù)據(jù)競(jìng)賽關(guān)鍵的一步，能夠很好地提升算法的性能。平臺(tái)提供Bagging、Voting等集成學(xué)習(xí)框架節(jié)點(diǎn)，使模型準(zhǔn)確性和泛化能力得到明顯的提升。
?集成學(xué)習(xí)
“精細(xì)化、結(jié)構(gòu)化”的文本分析
目前，市場(chǎng)上的文本工具主要是以文本整體分析應(yīng)用為主來(lái)設(shè)計(jì)功能，未從技術(shù)角度進(jìn)行細(xì)致的功能劃分，這樣導(dǎo)致用戶對(duì)于文本的分析過(guò)于主題化，用戶在分析過(guò)程中無(wú)法過(guò)多的加入自己的構(gòu)建思想，同時(shí)無(wú)法真正將文本挖掘技術(shù)與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合在一起。本平臺(tái)中的文本挖掘算法模塊以“拖拽式操作、精細(xì)化節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)化自由文本為目標(biāo)”的設(shè)計(jì)理念為指導(dǎo)，將文本挖掘的各技術(shù)功能點(diǎn)進(jìn)行粗細(xì)劃分，使得節(jié)點(diǎn)的功能更集中更明確，一方面兼顧使用的NLP技術(shù)的獨(dú)立性，另一方面兼顧節(jié)點(diǎn)所具功能的全面性，同時(shí)將文本挖掘模塊的最終產(chǎn)出是對(duì)應(yīng)原始文本的結(jié)構(gòu)化形式，這種結(jié)構(gòu)化信息需要很好地涵蓋原始文本的有用內(nèi)容；同時(shí)，這種結(jié)構(gòu)化的形式輸出也方便與平臺(tái)已有的其他建模分析節(jié)點(diǎn)串聯(lián)復(fù)用。
?文本分析
可擴(kuò)展式的設(shè)計(jì)
平臺(tái)一方面內(nèi)置Python、SQL、Matlab、Java、Scala、PySpark、R編程節(jié)點(diǎn)，方便用戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化數(shù)據(jù)分析邏輯，另一方面通過(guò)提供自定義算法功能，用戶可以將本企業(yè)所研究的成熟算法，通過(guò)該功能在平臺(tái)上發(fā)布，形成固化的算法節(jié)點(diǎn)，供平臺(tái)所有用戶使用。
?機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
 
目前Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中的算法不論從種類還是數(shù)量上已經(jīng)遙遙領(lǐng)先于市場(chǎng)上的同類產(chǎn)品，但為了能夠給用戶提供更簡(jiǎn)單、可靠、全面、智能的分析服務(wù)，未來(lái)Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將更多的在人工智能技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，提升平臺(tái)的技術(shù)先進(jìn)性，為用戶帶來(lái)更多更好的智能化分析體驗(yàn)。
?
服務(wù)熱線
400-608-2558
咨詢熱線
15502965860
美林?jǐn)?shù)據(jù)
微信掃描二維碼，立即在線咨詢