数据挖掘与机器学习:从理论到现实的转化
二、数据挖掘与机器学习的理论基础数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。它涉及统计学、数据库技术、模式识别等多学科知识。数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等。机器学习是一种使计算机具有学习能力的方法,它通过训练数据集来优化模型的性能。机器学习的主要类型包括监督学习、无监督...
欧阳日辉 :数据要素促进数字经济和实体经济深度融合的理论逻辑与...
数据驱动的创新是基于数字技术和数据要素的应用,通过对数据的采集、分析和利用,经过训练和拟合形成自动化的决策模型,进而推动企业创新发展。数据驱动效应主要体现在企业运营和流程活动中数据驱动嵌入组织结构和组织文化进而对管理决策产生影响,数据平台连接供应链和客户关系管理、企业资源管理等系统进而提升企业运营管理效率。...
基于非对称创新理论的中国区域绿色技术创新实现路径
资源基础理论的学者们认为从投入视角研究绿色技术创新,吸引技术投入的关键驱动因素是绿色技术创新带来的经济、环境双重效益[19]。Lee[7]以2001-2010年日本企业的面板数据为基础,研究并证实R&D投入量与企业的绿色技术创新能力正相关。有研究将R&D投入进一步细分为R&D经费投入与R&D人员投入[7],并发现两者存在明显的异质性。
十大常见的机器学习数学基础
1.线性代数:线性代数是机器学习的基石之一。它涉及向量、矩阵、线性方程组等概念,用于描述和处理数据集、特征矩阵等。2.概率论与统计学:概率论和统计学是机器学习中用于建模和推断的重要数学工具。它们涉及概率分布、随机变量、期望、方差等概念,用于描述数据的分布和不确定性。3.微积分:微积分是机器学习中用...
...实践的形式、演变与逻辑——以相关“热词”“热度”为基础的分析
从数据中发现的人民文化实践发展态势党的十八大以来,包括国家目标与战略愿景、文化观念与价值取向、国际合作与全球观念、政治理论与思想指导等方面在内的新时代重要理念普遍受到民众极大认可,热度逐年攀升。“热词”指数显示,主旋律文化通过各种文化载体的传播、文化遗产保护传承、文化设施机构等与人民的日常生活有机融合...
机器学习面试的 12 个基础问题
方差(variance)可以简单理解为是模型输出在一个数据点上的分布(或聚类)(www.e993.com)2024年8月6日。方差越大,模型越有可能更密切关注训练数据,而无法提供在从未见过的数据上的泛化能力。由此造成的结果是,模型可在训练数据集上取得非常好的结果,但在测试数据集上的表现却非常差。这个现象被称为过拟合。
复旦大学、中国科学院团队综述,化学机器学习:基础知识和应用
首先介绍了流行的化学数据库,它为实践机器学习模型提供了基础。其次,提出了一些广泛使用的二维(2D)和三维(3D)特征,这些特征将分子结构转换为机器学习模型可接受的输入。第三,简要概述了流行的机器学习算法,重点介绍了它们的基本理论框架和适合的应用场景。
自动驾驶的视觉感知包括哪些内容?
其二,就是在通过采集的图像样本,直接回归得到图像像素坐标与车距间的函数关系,这种方法缺少必要的理论支撑,是纯粹的数据拟合方法,因此受限于拟合参数的提取精度,鲁棒性相对较差。可通行区域对车辆行驶的可行驶区域进行划分主要是对车辆、普通路边沿、侧石边沿、没有障碍物可见的边界、未知边界进行划分,最后输出自车可...
董明非|体育数据权益的主体与客体
为了构建行之有效的体育数据权益保护制度,有必要厘清体育数据权益的主体与客体,从而为具体制度的构建提供理论基础。体育数据权益可以分为财产性权益和隐私数据权益。前者的权益主体包括社会公众、体育企业和组织以及运动实施者个人,后者在人格权益层面的权益主体是相关联的自然人,而在财产性权益层面上,企业主体也有可能...
技术想象与技术实践的交织——科学传播视域下公众对生成式人工...
RQ2:哪些因素影响公众对生成式人工智能多维认知态度的生成,影响有何不同?RQ3:当公众参与到以生成式人工智能为媒介的数字化内容生产中时,他们会表现出何种细分的生产行为?哪些因素影响着公众的细分行为,其作用有何不同?二理论基础与研究框架公众对新兴技术的认知、评估与使用一直是科学传播学界研究的重点。过去...