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互聯網、物聯網、無線傳感網絡、社交網絡等新興技術趨勢促使人類社會的數據種類和規模正以**的速度增長,大數據時代正式到來。數據正從簡單的記錄對象開始轉變為一種基礎性甚至戰略性的資源,從海量的低**密度的結構化和非結構化數據中獲取有**的信息,已經成為各行業*關注的焦點。 在大數據之中有一個重要概念,那就是數據相關性。大數據不是教機器像人一樣思考,而是將復雜的數學算法用在海量數據上,讓數據自己說
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎,搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯(MT)、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等,都需要用到分詞。 漢語自動分詞是目前中文信息處理領域公認的一大難題,也是自然語言理解研究領域
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
自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的**是利用數據的**,機器學習是利用數據**的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
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