其特點(diǎn)在于海量 數(shù)據(jù)的分布式挖掘。為防止我國存儲(chǔ)技術(shù)卡殼，節(jié)省未來存儲(chǔ)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(chǔ)技術(shù)產(chǎn)品的容量問題，建議國家立項(xiàng)開展微數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的創(chuàng)新研發(fā)，大數(shù)據(jù)三大核心技術(shù):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(jī)構(gòu)Gartner這樣的定義。
1。RescueTime:它可以跟蹤你在電腦上的時(shí)間，根據(jù)你的習(xí)慣自動(dòng)給你建議。2.Archive.org:互聯(lián)網(wǎng)上最大的文學(xué)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(jì)算的計(jì)算引擎。4.語法:輔助寫作的工具，可以檢查拼寫、語法和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。5.Trello:一個(gè)任務(wù)管理工具，可以幫助你組織和跟蹤任務(wù)。
7.免費(fèi)大米:游戲和慈善組織可以通過回答問題向饑餓的兒童捐贈(zèng)大米。8.海明威:寫作工具可以幫助你簡化語法。9.WaybackMachine:互聯(lián)網(wǎng)檔案可以讓你知道網(wǎng)站過去是什么樣子的。10.Duolingo:學(xué)習(xí)應(yīng)用可以學(xué)習(xí)40多種。
金融領(lǐng)域的2、...如何應(yīng)對(duì)金融領(lǐng)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(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法是極大的挑戰(zhàn)。但是，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展，有很多方法可以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。以下是幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理金融領(lǐng)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(guān)的特征進(jìn)行分析建模。
2.隨機(jī)森林、GBDT等決策樹模型:這些模型具有很強(qiáng)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(xué)習(xí)模型:深度學(xué)習(xí)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(luò)(DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。它們可以通過自動(dòng)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(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)搶占未來大 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)高地的建議
