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云计算和大数据目前都是热门话题,如何把两者结合起来即在云上实现大数据项目,这是一个新的实践领域。资深数据专家David Gillman根据自己的经验,列举了云上大数据方案需要考虑的基本要素,包括对数据构建实时索引、自由模式搜索与分析、监视数据并提供实时警告等,帮助用户更好地评估和选择解决方案。
在本次访谈中,AdMaster技术副总裁卢亿雷谈到了营销数据的重要性、Python做数据挖掘的易用性以及他对Hadoop相关平台的看法。
随着机器学习热度的不断提高,与其相关的软件和工具也慢慢进入大家的视野,而Weka和Mahout无疑是这些工具中较为流行的两个。最近algorithmia的团队发表了一篇《机器学习对决:Apache Mahout vs Weka》的文章,对这两者做了比较,希望对你有所帮助。
**编者按**:本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
Flipboard工程师撰文阐述如何利用流行的Python数据挖掘工具构建歌曲推荐系统,从数据获取到结果可视化,内容较全面。
大数据一词出镜率越来越高,热度一时风头无两,人们孜孜不倦追寻大数据的秘密就是因为它蕴含着无可估量的价值,看似死气沉沉的数据下沉睡着海量的财富和宝藏,挖宝可是个技术活。中国的所有企业也正在接受大数据浪潮的洗礼,转型和改变是肯定的,有前瞻性的企业家们都已经意识到了这点。
京东618大促之际,我们来看看京东如何用大数据技术应对机器注册账号、恶意下单等问题!
本文介绍爱奇艺开发的面向通用的机器学习场景的一站式机器学习平台Deepthought。
传统基于签名的反病毒/恶意软件比较适合家庭用户,但对企业却不然。正如在新闻中经常报道的,对特定公司展开有目标地攻击正在变得越来越普遍,为了应对这种威胁,需要有更加先进的威胁检测技术。
如今,公司越来越多地依赖大数据进行决策。Amazon、Cloudera和IBM都发布了它们的Hadoop-as-a-Service产品,Microsoft的类似产品也将在明年问世。
人工智能离我们的生活到底有多远?
随着大数据技术的发展,商业智能(BI, Business Intelligence)和大数据技术之间的边界逐渐模糊。许多BI工具在提供行业定制应用方案时也开始融入大数据和AI技术。这也给很多企业在选择数据分析工具时带来了困扰——BI工具与IDP这类灵活的数据分析挖掘及AI开发工
由火山引擎推出的BI平台 DataWind 智能数据洞察,推出了全新进阶功能——可视化建模。
要回答“大数据分析工具有哪些?”这个问题,首先需要了解什么是“大数据”。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据通常指的是具有五个V特征的数据资料,包括数据规模大、高速处理、多种类型、价值密度低和真实性。这种数据超出了传统数据处理软件的能力范围,
想要回答“大数据分析工具有哪些?”,首先必须了解什么是“大数据”
如今,我们的生活、工作已经全面进入数字化的时代,数字经济是中国未来发展的新动能。传统经济发展离不开公路、铁路、机场等“铁公基”的建设,数字经济同样也离不开新型基础设施建设,我们称之为“新基建”。