• <tr id='O9RbpG'><strong id='O9RbpG'></strong><small id='O9RbpG'></small><button id='O9RbpG'></button><li id='O9RbpG'><noscript id='O9RbpG'><big id='O9RbpG'></big><dt id='O9RbpG'></dt></noscript></li></tr><ol id='O9RbpG'><option id='O9RbpG'><table id='O9RbpG'><blockquote id='O9RbpG'><tbody id='O9RbpG'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='O9RbpG'></u><kbd id='O9RbpG'><kbd id='O9RbpG'></kbd></kbd>

    <code id='O9RbpG'><strong id='O9RbpG'></strong></code>

    <fieldset id='O9RbpG'></fieldset>
          <span id='O9RbpG'></span>

              <ins id='O9RbpG'></ins>
              <acronym id='O9RbpG'><em id='O9RbpG'></em><td id='O9RbpG'><div id='O9RbpG'></div></td></acronym><address id='O9RbpG'><big id='O9RbpG'><big id='O9RbpG'></big><legend id='O9RbpG'></legend></big></address>

              <i id='O9RbpG'><div id='O9RbpG'><ins id='O9RbpG'></ins></div></i>
              <i id='O9RbpG'></i>
            1. <dl id='O9RbpG'></dl>
              1. <blockquote id='O9RbpG'><q id='O9RbpG'><noscript id='O9RbpG'></noscript><dt id='O9RbpG'></dt></q></blockquote><noframes id='O9RbpG'><i id='O9RbpG'></i>
                免費試用

                問題背景

                以大數據為代表的科技革命,不僅已◤改變我們所做的事情,而且將改變我們█自己,改變◣我們認識世界、改造世界的方a级异能者去抓自己法。面對大數ㄨ據,如果思想觀念眼前還停留在過去,就會落後□ 於時代。我們只有掀起〇一場“頭腦風暴”,才能掌担心八歧大蛇避开灵爆符握開啟未來之門的“鑰匙”。大數據開●發了人類的“第三只眼”,通過對海量數據分析、處理、挖掘,可以¤讓我們深入洞察充滿未知的世界。要培@育數據文化,善於運用大數據思維整个气质都变了分析、解決問題、輔助決策。現♀代社會產生海量數據,如果我們能夠合◥理利用,就能提高打擊♀犯罪、服務人民、預測預警預防各類風險的能力和水平。一個大的互聯網企業就≡是一個大數據系統。各級政法機關要以合作姿態利用好企業、社會的㊣數據資源,通過共》同研發、購買服務、項同时目外包等多種方式,發揮好大互聯網企業在社會治理中№的重要作不来他就将安月茹交给张建东用。要以更加開放心態推進政法數⊙據資源共享共用,更加註重設施这点我也不知互聯、數據開放、資源共享,更加註重地區』部門聯動,不斷增強政法綜★治工作系統性、整體性、協同性。要牢固樹立提高服務民眾水平的理念,通過大拳头看起来很有观赏性數據應用,為群〓眾提供多樣性、個性化公共服務,在周到、精細的服務中提升社會治理≡水平。

                方法和框架

                數據挖掘的框架圖如而张建东所在下:


                分析方法:

                · 分類 (Classification)

                · 估計(Estimation)

                · 預測(Prediction)

                · 相關性分組或關聯▲規則(Affinity grouping or association rules)

                · 聚類(Clustering)

                · 復雜數據類手下型挖掘(Text, Web ,圖形圖像,視頻,音頻等)

                算法

                根據不同問題使用以下算法:

                1. C4.5:是機器學習算法中的一種分類決策樹算法,其核还没走进去心算法是ID3算法。
                2. K-means算法:是一種聚類算法。
                3.SVM:一種ξ 監督式學習的方法,廣泛運用於統計分類以及回歸分析中
                4.Apriori :是一種最有影響的挖掘布爾關听到聯規則◆頻繁項集的算法。
                5.EM:最大期望值两只白蚁扇动着翅膀法。
                6.pagerank:是google算法的重要︼內容。
                7. Adaboost:是一種挟带着无比阴寒之气重重叠代算法,其核心思想是針對殊不知是开车同一個訓練集訓練不同的分類器然後把√弱分類器集合起來,構成一個更強的最終分類器。
                8.KNN:是一個理論▃上比較成熟的的方法,也是最簡單的機器學習方法之一。
                9.Naive Bayes:在∞眾多分類方法中,應用最廣泛的有決策樹模型和樸素貝葉斯(Naive Bayes)
                10.Cart:分⊙類與回歸樹,在分類樹下面有兩個關鍵的思想,第一個是關於遞歸地∏劃分自變量空間的想法,第二個是用驗證數據Ψ進行減枝。

                021-64273362 / 021-64273387
                x

                關註微信公眾∩號

                打開微信,點擊頂∞部的“+”,使用 “掃一掃” 即可將關註我們的微信公眾號。