用哪種算法不重要，關(guān)鍵是要符合實(shí)際應(yīng)用背景。而機(jī)器學(xué)習(xí)側(cè)重于算法本身的設(shè)計(jì)。自然語(yǔ)言處理屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域。領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。它研究用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間有效交流的各種理論和方法。關(guān)于數(shù)據(jù) 挖掘的學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程，主要培養(yǎng)學(xué)生硬數(shù)據(jù) 挖掘理論和Python。同時(shí)還兼顧培養(yǎng)學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略優(yōu)化思維、挖掘管理思維、算法思維、預(yù)測(cè)分析思維，全方位提升學(xué)生的數(shù)據(jù)洞察力。

Da數(shù)據(jù)挖掘，隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的信息是通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)獲取的，以滿足某個(gè)行業(yè)或企業(yè)的需求，為企業(yè)或管理層的決策提供依據(jù)。就目前的大數(shù)據(jù)enterprise發(fā)展而言，都處于信息收集和簡(jiǎn)要分析階段，很少有大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。從這個(gè)行業(yè)的目前發(fā)展前景來(lái)看，前途無(wú)量，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)可以說(shuō)是幾何倍數(shù)增長(zhǎng)。目前急需的是數(shù)據(jù)分析師或模型架構(gòu)師，去構(gòu)建符合某個(gè)行業(yè)需求的數(shù)據(jù) 挖掘模塊，進(jìn)行需求分析。

3月13日下午，南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長(zhǎng)、教授李濤在CIO時(shí)代APP微課專(zhuān)欄做了題為“Da數(shù)據(jù)Times挖掘”的主題分享，對(duì)Da挖掘進(jìn)行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù) -1/”時(shí)代已經(jīng)成為各行各業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。1.-2挖掘在數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-1。

不同的學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù) 挖掘的理解不同，但個(gè)人認(rèn)為數(shù)據(jù) 挖掘的特點(diǎn)主要有以下四個(gè)方面:1 .應(yīng)用:數(shù)據(jù) 挖掘從實(shí)際生產(chǎn)生活需求出發(fā)，挖掘 數(shù)據(jù)從具體應(yīng)用出發(fā)，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù) -。

fine bi數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)置了決策樹(shù)模型，支持使用各種類(lèi)型的值來(lái)預(yù)測(cè)離散值(文本或離散值和時(shí)間)。模型訓(xùn)練得到的決策樹(shù)是預(yù)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)。一句話:“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)革命即將開(kāi)始。你的論文題目？有字?jǐn)?shù)要求嗎？數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)由UsamaFayyad于1995年在KDD(Knowledge discover database)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上首次提出。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。從技術(shù)的角度來(lái)看,數(shù)據(jù) 挖掘的主要方法有:(1)決策樹(shù)方法:用樹(shù)形結(jié)構(gòu)表示決策集，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)來(lái)生成規(guī)則。世界上影響最大、最早的決策樹(shù)方法是ID3方法，后來(lái)發(fā)展引入了其他決策樹(shù)方法。(2)規(guī)則歸納方法:通過(guò)統(tǒng)計(jì)歸納，提取有價(jià)值的規(guī)則。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法:從結(jié)構(gòu)上模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于模型和學(xué)習(xí)規(guī)則，建立前饋網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)和自組織網(wǎng)絡(luò)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該方法可以通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)非線性預(yù)測(cè)模型，可以完成分類(lèi)、聚類(lèi)、特征等多項(xiàng)任務(wù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘。(4)遺傳算法:模擬生物進(jìn)化過(guò)程的算法，由繁殖(選擇)、交叉(重組)、變異(突變)三種基本算子組成。為了應(yīng)用遺傳算法，需要將數(shù)據(jù) 挖掘 task表示為一個(gè)搜索問(wèn)題，以充分發(fā)揮遺傳算法的優(yōu)化搜索能力。

Da 數(shù)據(jù)Cong-2挖掘、商業(yè)智能發(fā)展云來(lái)計(jì)算和Da 數(shù)據(jù)專(zhuān)題論壇很好地為我們解釋了Da/據(jù)報(bào)道，業(yè)界逐漸開(kāi)始區(qū)分大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。大數(shù)據(jù)的需求主要集中在面授分析和應(yīng)用，關(guān)注數(shù)據(jù)架構(gòu)，解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。云計(jì)算的需求主要在資源的服務(wù)模式上，主要是指資源的動(dòng)態(tài)分配和按需付費(fèi)的商業(yè)模式。

“我們將商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)數(shù)量、數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)來(lái)源和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行對(duì)比，二者還是有明顯的區(qū)別。據(jù)悉，Da 數(shù)據(jù)具有“實(shí)時(shí)”的特征，但并不是指實(shí)時(shí)，而往往是近似實(shí)時(shí)，還具有新數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)源的特征。我們現(xiàn)在看到的數(shù)據(jù)分別包括個(gè)人、公共部門(mén)和私人部門(mén)。在這些數(shù)據(jù)被共享之后，數(shù)據(jù) 挖掘和分析可以幫助我們更快地跟蹤和響應(yīng)緊急情況以及違規(guī)行為。

在某行業(yè)的公司工作數(shù)據(jù) 挖掘一般都是大企業(yè)，小企業(yè)很少做這個(gè)工作。比如金融、通信、零售等行業(yè)，也可以是專(zhuān)門(mén)做分析和解決方案的企業(yè)，目前國(guó)內(nèi)這樣的企業(yè)很少，但我個(gè)人認(rèn)為未來(lái)會(huì)有更多的市場(chǎng)。主要是滿足業(yè)務(wù)部門(mén)的需求，也可以專(zhuān)心做-2挖掘基礎(chǔ)技術(shù)的學(xué)術(shù)研究，不涉及太多業(yè)務(wù)知識(shí)，專(zhuān)心寫(xiě)算法。