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特征选择在数据挖掘中的优化
通过科学合理的特征选择，不仅能够提升模型效能，还能促进数据挖掘技术在更多领域的应用和深化。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，特征选择方法将更加智能化、自动化，为数据挖掘带来更高效、更精准的解决...
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可信数据空间的学术研究现状与趋势
是重要研究方向，旨在通过制定数据管理策略、流程和组织结构，确保数据的全生命周期得到有效管理。 4. 人工智能与机器学习集成随着人工智能技术的成熟，将其集成到可信数据空间中，以提高数据处理和分析的效率与...
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基于hadoop的数据挖掘实践
步，Hadoop及其生态系统将更加成熟，为企业数据挖掘提供更加高效、灵活和智能的解决方案。未来，结合人工智能、深度学习等先进技术，基于Hadoop的数据挖掘将开启更多可能性，为企业数字化转型注入更强动...
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数据挖掘中的实时性优化
的系统设计以及精细的数据预处理策略，可以显著提升数据挖掘的实时性能，满足快速变化业务需求。未来，随着人工智能、边缘计算等技术的融合应用，实时数据挖掘将更加智能化、高效化，为各行各业带来更加深远的影响。...
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数据挖掘在保险行业的欺诈检测
提取隐含在其中、事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、机器学习、统计学、人工智能等多个领域的知识，能够帮助企业发现数据间的关联性、预测未来趋势、识别异常行为等。 二、保险欺...
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数据挖掘与机器人学习
题：数据挖掘与机器人学习的融合：开启智能时代的新篇章在21世纪的科技浪潮中，数据挖掘与机器人学习作为人工智能领域的两大核心支柱，正以前所未有的速度推动着科技的进步与社会的变革。这两者的结合，不仅深化了...
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自动化数据挖掘（automl）工具
标题：自动化数据挖掘（AutoML）工具：智能时代的数据探索利器在大数据与人工智能蓬勃发展的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，如何从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息，成为了众多企业和数据...
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数字身份与可信数据空间的深度融合
式在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。随着云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的飞速发展，数字身份作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其重要性日益凸显。与此同时，可信...
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可信数据空间如何促进社会公平与包容
推动社会公平与包容的新动力在数字化时代，数据已成为驱动社会进步与变革的关键要素。随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，构建一个可信、安全、高效的数据空间，不仅对于促进经济发展至关重要，更是实现...
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数据挖掘与智能制造
数，预测并预防设备故障，甚至实现基于数据分析的预防性维护，极大地提高了生产稳定性和安全性。此外，结合人工智能算法，智能制造还能实现生产线的灵活配置，快速响应市场变化，满足消费者日益增长的个性化需求。...