专注人工智能领域研究

摘要：大数据技术与我们日常生活越来越紧密，要做大数据，首要解决数据问题。原始数据存在大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据建模的执行效率，甚至可能导致模型结果的偏差，因此要数据预处。数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质量，而且更好的提升算法模型性能。数据预处理在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、深度学习算法中起着重要的作用。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：国家973物联网首席科学家，中科院上海微系统与信息技术研究所副所长，无锡物联网产业研究院院长刘海涛教授讲授的5G时代的物联网发展趋势与产业变革意义深刻。作者根据天府大讲堂听讲内容加工整理所得，旨在进行学术交流使用，严禁商业炒作和不法行为。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ，是一种监督学习算法，属于分类的范畴。首先，支持向量机不是一种机器，而是一种机器学习算法。在数据挖掘的应用中，与无监督学习的聚类相对应和区别。广泛应用于机器学习，计算机视觉和数据挖掘当中。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ，是一种监督学习算法，属于分类的范畴。首先，支持向量机不是一种机器，而是一种机器学习算法。在数据挖掘的应用中，与无监督学习的聚类相对应和区别。广泛应用于机器学习，计算机视觉和数据挖掘当中。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用，SVD都是提取信息的强度工具。在机器学习领域，很多应用与奇异值都有关系，比如推荐系统、数据压缩（以图像压缩为代表）、搜索引擎语义层次检索的LSI等等。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：在数据科学中，统计地位尤为显著。其在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据规律，以便给出正确消息的科学。通过揭示数据背后的规律和隐藏信息，给相关角色提供参照价值，做出相应的决策。这在数据挖掘、自然语言处理、机器学习都广泛应用。本文主要介绍相关和回归，让读者最短时间掌握基本的统计知识。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：在数据科学中，统计地位尤为显著。其在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据规律，以便给出正确消息的科学。通过揭示数据背后的规律和隐藏信息，给相关角色提供参照价值，做出相应的决策。这在数据挖掘、自然语言处理、机器学习都广泛应用。本文主要介绍概率分布，让读者最短时间掌握基本的统计知识。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：在数据科学中，统计地位尤为显著。其在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据规律，以便给出正确消息的科学。通过揭示数据背后的规律和隐藏信息，给相关角色提供参照价值，做出相应的决策。这在数据挖掘、自然语言处理、机器学习都广泛应用。本文主要介绍数据度量标准，让读者最短时间掌握基本的统计知识。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：在数据科学中，统计地位尤为显著。其在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据规律，以便给出正确消息的科学。通过揭示数据背后的规律和隐藏信息，给相关角色提供参照价值，做出相应的决策。这在数据挖掘、自然语言处理、机器学习都广泛应用。本文主要介绍常见的图形可视化的概念和使用，使读者最短时间掌握基本的统计知识。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：信息论（英语：information theory）是应用数学、电机工程学和计算机科学的一个分支，涉及信息的量化、存储和通信等。信息论是由香农发展，用来找出信号处理与通信操作的基本限制，如数据压缩、可靠的存储和数据传输等。自创立以来，它已拓展应用到许多其他领域，包括统计推断、自然语言处理、密码学、神经生物学、进化论和分子编码的功能、生态学的模式选择、热物理、量子计算、语言学、剽窃检测、模式识别、异常检测和其他形式的数据分析。（本文原创，转载必须注明出处.）