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物聯(lián)網(wǎng)中的智能決策講義-資料下載頁

2025-01-07 22:22本頁面
  

【正文】 象信息,并針對雨天發(fā)出報(bào)警提醒;另一方面,另外一些智能終端會(huì)隨時(shí)跟蹤主人的行蹤,并通過數(shù)據(jù)挖掘方法由主人的歷史行動(dòng)特征數(shù)據(jù)預(yù)測他的去向 ?一旦預(yù)測到主人要出門,那么就在合適的時(shí)候由相應(yīng)的智能終端提醒他不要忘記帶雨傘。例如,如果主人在門口,就將由安裝在門上的智能設(shè)備向他發(fā)出提醒,如果在車內(nèi),則由車載計(jì)算機(jī)發(fā)出提醒 金融安全 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 市場行銷 智能家居 金融安全 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?由于金融投資的風(fēng)險(xiǎn)很大,所以在進(jìn)行投資決策時(shí),需要通過對各種投資方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以選擇最佳的投資方向。數(shù)據(jù)挖掘可以通過對已有數(shù)據(jù)的處理,找到數(shù)據(jù)對象之間的關(guān)系,然后利用學(xué)習(xí)得到的模式進(jìn)行合理的預(yù)測 ?金融欺詐識別主要是通過分析正常行為和詐騙行為的數(shù)據(jù)和模式,得到詐騙行為的一些特性,這樣當(dāng)某項(xiàng)業(yè)務(wù)記錄符合這樣的特征時(shí),識別系統(tǒng)可以向決策人員提出警告 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 市場行銷 智能家居 金融安全 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?隨著科技進(jìn)步,制造業(yè)已不是簡單的手工勞動(dòng),而是集成了多種先進(jìn)科技的流水作業(yè)。在產(chǎn)品的生產(chǎn)制造過程中常常伴隨有大量的數(shù)據(jù),如產(chǎn)品的各種加工條件或控制參數(shù) (如時(shí)間、溫度等 )。通過各種監(jiān)控儀器收集的這些數(shù)據(jù)反映了每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的狀態(tài),對生產(chǎn)的順利進(jìn)行起著這關(guān)重要的作用。 ?通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以得到產(chǎn)品質(zhì)量與這些參數(shù)之間的關(guān)系,從而能獲得針對性很強(qiáng)的建議以改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量,而且有可能發(fā)現(xiàn)新的更高效節(jié)約的控制模式,為廠家?guī)碡S厚的回報(bào) 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 市場行銷 智能家居 金融安全 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?隨著中國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的激增,用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的行為分析逐漸引起了關(guān)注。例如,用戶在上網(wǎng)的時(shí)候通常需要不停地從一個(gè)網(wǎng)頁通過 HTTP鏈接跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)網(wǎng)頁 ?獲取互聯(lián)網(wǎng)用戶訪問模式帶來的好處很多,首先可以輔助改善分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能,例如在有高度相關(guān)的站點(diǎn)間提供快速有效的訪問通道。其次,能夠幫助更好地組織和設(shè)計(jì)網(wǎng)頁,以及幫助改善市場營銷策略 (例如把廣告放在合適的網(wǎng)頁上 )以更好地吸引客戶的注意 本章小結(jié) 內(nèi)容回顧 本章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本流程,重點(diǎn)介紹了五種典型的數(shù)據(jù)挖掘算法和步驟。最后討論了物聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用。 重點(diǎn)掌握 ?了解數(shù)據(jù)挖掘的概念以及特點(diǎn)(反復(fù)迭代,人機(jī)交互)。 ?熟悉數(shù)據(jù)挖掘的過程(數(shù)據(jù)預(yù)處理,挖掘知識,知識評估與表示)。 ?理解關(guān)聯(lián)分析的相關(guān)概念:關(guān)聯(lián)規(guī)則(支持度 /置信度), Apriori算法,頻繁項(xiàng)集。 ?理解分類和預(yù)測的相關(guān)概念:判定樹,期望信息,信息增益。 本章小結(jié) 重點(diǎn)掌握(續(xù)) ?理解聚類分析與分類的區(qū)別,了解 kmeans算法。 ?了解離群點(diǎn)分析的三種方法(基于統(tǒng)計(jì),距離偏移)。 ?了解演化分析的基本概念。 ?舉例說明物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用。 Thank you! 演講完畢,謝謝觀看!
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