回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
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回答:随着互联网技术的不断发展，软件测试岗位受到了更多的关注，软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升，而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分，尤其在当下的大数据时代更是如此。因此，学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术，可以按照以下步骤进行：第一：学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了，对于大部分专业的测试人...
itvincent
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回答:大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
felix0913
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回答:谢谢邀请！大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容，但是对于零基础的学习者来说，以下三方面基础知识是都需要学习的：第一：编程语言。不论是选...
546669204
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...器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8...
...到诸多领域。在某些类似生物信息和机器人的领域，由于数据采集和标注费用高昂，构建大规模的标注良好的数据集非常困难，这限制了这些领域的发展。迁移学习放宽了训练数据必须与测试数据独立同分布（i.i.d.）的假设，这...
...性理论等多门学科 简单来说：机器学习可以通过大量的数据或者以往的经验自动改进计算机程序/算法。 生成完模型f(x)之后，我们将样例数据丢进模型里边，就可以输出结果： 我们说机器学习可以自我学习，是因为我们会将...
...知的编程语言，具有一定基础，讨论在面试中可能出现的数据结构问题，一起学习重温经典数据结构 任务路线：数组->链表->栈->队列->递归->排序->二分查找->哈希表->字符串->二叉树->堆->图->回溯->分治->动态规划 组队学习周期：...
...和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过22...
...为企业和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过2...
...情况下，这种方法通常既可行又经济有效。随着可获取的数据在逐步增多，越来越多更加复杂的问题可以用机器学习来解决。事实上，机器学习已经被广泛的运用到计算机以及一些其他领域。然而，开发出成功的机器学习应用需...
...-不管大家明不明白它们的不同！ 不管你是否积极紧贴数据分析，你都应该听说过它们。 正好展示给你要关注它们的点，这里是它们关键词的google指数： 如果你一直想知道机器学习和深度学习的不同，那么继续读下去...
...策树算法，比如 XGBoost没有成为头条，却在很多Kaggle表格数据竞赛中默默地击败了深度学习。媒体暗示AlphaGo的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。很多强化学习...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
一、活动亮点：全球31个节点覆盖 + 线路升级，跨境业务福音！爆款云主机0.5折起：香港、海外多节点...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
Hegel_Gu
zhigoo
