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數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
隨著計算機網絡的飛速普及,人們已經進入了信息時代。在這個信息社會里,信息的重要性與日俱增,無論是個人,企業,乃至**都需要獲取大量有用的信息。誰掌握了信息,誰就能在競爭中處于有利位置。在這種環境下,搜索引擎技術逐漸成為技術人員的開發熱點,而其中較為重要的技術就是分詞技術。 中文分詞,顧名思義,就是借助計算機自動給中文斷句,使其能夠正確表達所要表達的意思。中文不同于西文,沒有空格這個分隔符,同時在
隨著計算機科學的不斷發展和成熟,計算機應用開始邁人知識處理、語言理解階段,人們對計算機的智能提出了新的要求隨著社會的日益信息化,人們越來越強烈地希望能較好地同計算機交流。自然語言就是這樣一個媒介。 自然語言理解是計算機科學中的一個引人入勝的、富有挑戰性的課題。從計算機科學特別是從人工智能的觀點看,自然語言理解的任務是建立一種計算機模型,這種計算機模型能夠給出象人那樣理解、分析并回答自然語言(即人
大數據、人工智能技術發展已上升為國家戰略,相關技術將成為推動行業增長的下一個引擎!國家文號召人工智能人才培養的重要意義與重大戰略,人工智能人才培養作為技術發展的基礎之一,如何在新的時代號召下尋求較大的發展與變革是當務之急! NLPIR大數據語義智能教學科研平臺是大數據語義智能分析專業的教學科研綜合平臺。平臺以自然語言理解為**,結合北理工團隊多年的科學研究與*教學經驗,以科學嚴謹的方式,致力于
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