2013年全球闪存器销售数据深度分析
2013年，由于闪存器应用在手机、平板电脑等消费电子设备中的不断增多，全球闪存器市场大幅增长。根据市场调研公司 IHS iSuppli 预测，2013 年全球闪存器销售规模将达 4.23 亿美元，较上一年增长 21.6%，比 2012 年的
数据挖掘与数据分析的深度联系
近来，随着人工智能技术发展的不断进步，传统分析手段越来越无法应付现代社会比较丰富多彩的数据。数据挖掘和数据分析可以为研究人员提供有价值的信息，帮助他们深入了解有关数据环境的任何信息。从数量和地理空间分布到和该环境涉及的具体变量的洞察，传统的
深度神经网络算法：探索机器学习技术的另一种潜力
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是近年来机器学习领域的一项重要的研究方向，这种算法能够有效地处理复杂的数据，在视觉识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了很大的应用。深度神经网络是一种由未经设计的规则来捕捉数据
淘宝数据分析报告：深度剖析淘宝用户的消费特点
近年来随着国内电商行业的蓬勃发展，淘宝不仅成为中国最受欢迎的电商平台，也是众多商家最常选择的开拓市场的重要渠道。淘宝拥有大量的用户购买数据，进行数据分析可以帮助商家了解当下市场以及消费者的需求，进而优化商家的运营策略，实现业务的发展并不断提
数据算法、Hadoop与豆瓣的深度合作
近年来，在数据处理方面，数据算法、Hadoop和豆瓣有着深度的合作。首先，数据算法是一种在数据和模型之间开发模型的方法，这种方法可以帮助用户探索数据，分析复杂的环境，并帮助他们做出正确的决定。Hadoop是一个开源分布式计算框架，可以处理大
数据挖掘发展史：从机器学习到深度学习
数据挖掘技术的发展可以追溯到上世纪五六十年代，当时机器学习一开始开始探索统计模型和机器学习，其目的是解决分类问题和估计问题，并建立了计算机在数据挖掘问题上的分析能力。随着计算机技术和学习算法的进步，机器学习方法可以从复杂的模型和复杂的运算中
聚类算法分析——深度剖析数据之美
如今，数据应用技术的发展正为企业和社会带来巨大变化，而数据的有效分析是发挥数据作用的关键所在。聚类算法分析是一种流行的用于数据分析的方法，它将待分析的数据根据某些特征分类，从而更好地了解数据中的性质和内在关系。聚类分析的主要思想是将相似的对
大数据分析与安全智能的深度协同
安全智能和大数据分析正成为全球领先企业提高业务水平的关键因素，业界为此投入了大量资源。伴随着人工智能技术的不断发展，双方之间的关系变得更加紧密。大数据分析可以为安全智能提供安全管理信息，而安全智能也有助于解决大数据分析中的处理数据安全性的问
数据挖掘算法分类:从关联分析到深度学习
数据挖掘在全球各行各业都开始占据重要的位置，而数据挖掘算法也是关键的要素。这些算法可以分为几个不同的类别，其结构亦不相同，这也是数据挖掘所具有的特性。首先要着重谈的就是关联分析算法，关联分析是数据挖掘里很重要的类别，利用规则挖掘技术挖掘出诸
Mahout算法库─深度学习探索中的强力助手
近年来，深度学习技术的迅猛发展及广泛应用，使越来越多的人开始接触它，去发现它关于图像分类、语音识别、语义理解等在机器学习领域的应用前景。但是，深度学习所使用的技术并不总是简单可行的，尤其是在大规模数据上，更是需要彻底的研判和理解。针对这种情