用哪種算法不重要，關(guān)鍵是要符合實際應(yīng)用背景。而機(jī)器學(xué)習(xí)側(cè)重于算法本身的設(shè)計。自然語言處理屬于計算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域。領(lǐng)域的一個重要方向。它研究用自然語言實現(xiàn)人與計算機(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。同時還兼顧培養(yǎng)學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維、經(jīng)營戰(zhàn)略優(yōu)化思維、挖掘管理思維、算法思維、預(yù)測分析思維，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)背后的信息是通過計算機(jī)技術(shù)獲取的，以滿足某個行業(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要分析階段，很少有大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。從這個行業(yè)的目前發(fā)展前景來看，前途無量，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)可以說是幾何倍數(shù)增長。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)計算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長、教授李濤在CIO時代APP微課專欄做了題為“Da數(shù)據(jù)Times挖掘”的主題分享，對Da挖掘進(jìn)行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù) -1/”時代已經(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)者對數(shù)據(jù) 挖掘的理解不同，但個人認(rèn)為數(shù)據(jù) 挖掘的特點(diǎn)主要有以下四個方面:1 .應(yīng)用:數(shù)據(jù) 挖掘從實際生產(chǎn)生活需求出發(fā)，挖掘 數(shù)據(jù)從具體應(yīng)用出發(fā)，同時通過數(shù)據(jù) -。

fine bi數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)置了決策樹模型，支持使用各種類型的值來預(yù)測離散值(文本或離散值和時間)。模型訓(xùn)練得到的決策樹是預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)。一句話:“大數(shù)據(jù)”的時代已經(jīng)到來，互聯(lián)網(wǎng)革命即將開始。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)國際學(xué)術(shù)會議上首次提出。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。從技術(shù)的角度來看,數(shù)據(jù) 挖掘的主要方法有:(1)決策樹方法:用樹形結(jié)構(gòu)表示決策集，通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類來生成規(guī)則。世界上影響最大、最早的決策樹方法是ID3方法，后來發(fā)展引入了其他決策樹方法。(2)規(guī)則歸納方法:通過統(tǒng)計歸納，提取有價值的規(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。該方法可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)非線性預(yù)測模型，可以完成分類、聚類、特征等多項任務(wù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘。(4)遺傳算法:模擬生物進(jìn)化過程的算法，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表示為一個搜索問題，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)展云來計算和Da 數(shù)據(jù)專題論壇很好地為我們解釋了Da/據(jù)報道，業(yè)界逐漸開始區(qū)分大數(shù)據(jù)和云計算。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)問題。云計算的需求主要在資源的服務(wù)模式上，主要是指資源的動態(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)來源和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行對比，二者還是有明顯的區(qū)別。據(jù)悉，Da 數(shù)據(jù)具有“實時”的特征，但并不是指實時，而往往是近似實時，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)分別包括個人、公共部門和私人部門。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)很少做這個工作。比如金融、通信、零售等行業(yè)，也可以是專門做分析和解決方案的企業(yè)，目前國內(nèi)這樣的企業(yè)很少，但我個人認(rèn)為未來會有更多的市場。主要是滿足業(yè)務(wù)部門的需求，也可以專心做-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，專心寫算法。