其特點在于海量 數(shù)據(jù)的分布式挖掘。為防止我國存儲技術卡殼，節(jié)省未來存儲空間海量 數(shù)據(jù)，系統(tǒng)整合資源，解決我國目前大數(shù)據(jù)存儲技術產(chǎn)品的容量問題，建議國家立項開展微數(shù)據(jù)存儲技術的創(chuàng)新研發(fā)，大數(shù)據(jù)三大核心技術:取數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣數(shù)據(jù)！“Big 數(shù)據(jù)”的由來給了“大數(shù)據(jù)”研究機構Gartner這樣的定義。
1。RescueTime:它可以跟蹤你在電腦上的時間，根據(jù)你的習慣自動給你建議。2.Archive.org:互聯(lián)網(wǎng)上最大的文學圖書館，包括電子書、音樂和電影。3.WolframAlpha:可以回答任何問題和計算的計算引擎。4.語法:輔助寫作的工具，可以檢查拼寫、語法和標點符號。5.Trello:一個任務管理工具，可以幫助你組織和跟蹤任務。
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金融領域的2、...如何應對金融領域中的高維 數(shù)據(jù)大規(guī)模處理和挖掘?
數(shù)據(jù)通常維度高(即特征數(shù)量多)、規(guī)模大(即數(shù)據(jù)巨大)，這對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法是極大的挑戰(zhàn)。但是，隨著機器學習算法的不斷發(fā)展，有很多方法可以應對這些挑戰(zhàn)。以下是幾種機器學習算法處理金融領域的高維數(shù)據(jù)大規(guī)模處理挖掘:1。特征選擇:在高維數(shù)據(jù)處理中，特征選擇是一種非常有效的降維方法，可以從大規(guī)模的特征集中選擇一小部分最相關的特征進行分析建模。
2.隨機森林、GBDT等決策樹模型:這些模型具有很強的解釋性和魯棒性，能夠有效處理高維數(shù)據(jù)并具有良好的泛化性能。3.深度學習模型:深度學習模型在處理高維數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)等。它們可以通過自動提取數(shù)據(jù)的特征來降維，也可以利用GPU等硬件并行加速。
3、開展微型 數(shù)據(jù)存儲技術創(chuàng)新研發(fā)搶占未來大 數(shù)據(jù)存儲技術高地的建議
