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大数据技术大数据技术可以定义为一种软件实用程序，旨在分析，处理和提取来自极其复杂的大型数据集的信息，而传统数据处理软件永远无法处理这些信息。

AI检测的分类帽分类器：AI检测的分类帽分类器有点像哈利波特中的分类帽，将数据分到预先确定的类中。

深度学习(Deep Learning) 深度学习(Deep Learning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特点是具有自动提取特征的能力，所提取的特征也称为深度特征或深度特征表示，相比于人工设计的特征，深度特征的表示能力更强、更稳健。因此，深度学习的本质是特征表征学习。深层神经网络是深度学习能够自动提取特征的模型基础，深层神经网络本质上是一系列非线性变换的嵌套。

卷积神经网络卷积神经网络Convolutional Neural Networks, 简称CNN。 CNN也被称为康维网，由多层组成，主要用于图像处理和目标检测。杨 · 乐村在1988年发明了第一台 CNN，当时它被称为乐网。它被用来识别像邮政编码和数字这样的字符。 CNN 广泛应用于识别卫星图像、处理医学图像、预测时间序列和检测异常。

Torch Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，其诞生已有十年之久，但是真正起势得益于Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch的特点在于特别灵活，但是另一个特殊之处是采用了编程语言Lua，在深度学习大部分以Python为编程语言的大环境之下，一个以Lua为编程语言的框架有着更多的劣势，这一项小众的语言增加了学习使用Torch这个框架的成本。

离线计算：通常也称为“批处理” 离线计算：通常也称为“批处理”，表示那些离线批量、延时较高的静态数据处理过程。离线计算适用于实时性要求不高的场景，比如离线报表、数据分析等。常见计算框架：MapReduce，Spark SQL

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强化学习强化学习主要由智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）组成。智能体执行了某个动作后，环境将会转换到一个新的状态，对于该新的状态环境会给出奖励信号（正奖励或者负奖励）。随后，智能体根据新的状态和环境反馈的奖励，按照一定的策略执行新的动作。

深度学习深度学习是一种机器学习方法，它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。

决策树决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树算法充分利用了树形模型，根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则，每个叶子节点象征一个判断类别。先将样本分成不同的子集，再进行分割递推，直至每个子集得到同类型的样本，从根节点开始测试，到子树再到叶子节点，即可得出预测类别。此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高。

大数据技术大数据技术是涉及大数据采集、存储、处理、分析、应用等领域的技术体系。

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监督学习监督学习，主要解决预测或分类问题

大数据的特征数据大体量（Volume）、种类多样性（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。

大数据的四项关键技术　　大数据技术是IT领域新一代的技术与架构，是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据本质也是数据，其关键技术依然不外乎这四大项：大数据采集和预处理；大数据存储与管理；大数据分析和挖掘；大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据安全等）。

大数据的应用大数据典型的应用有电商领域、传媒领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

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统计分析统计分析是指利用统计学的知识进行分析的过程，如最大最小值、平均值、集中趋势、分布趋势、参数估计、假设检验等，主要用来观察数据特征。

数据分析的6大基本步骤 1.明确思路，制定计划。 2.数据收集 3.数据处理 4.数据分析 5.数据显示 6.报告撰写

数据分析的三个技巧数据分析的三个技巧：看趋势、看分布、看对比

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最常用的数据分析的方法一、现状分析二、原因分析三、预测分析

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