大数据

  从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(下)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(中)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(上)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(下)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(中)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(上)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第9章 (下)启动并运行TensorFlow

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第9章 (中)启动并运行TensorFlow

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第9章 (上)启动并运行TensorFlow

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第8章 降维(下)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第8章 降维(上)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第7章 集成学习和随机森林 (下)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第7章 集成学习和随机森林 (中)

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