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研究生方向选择数据挖掘到底好不好???
HashCodeWithJava
2005-10-12 10:53:16
小弟是四川大学的计算机学院的本科生,现在已经获得本校的保送资格。可是我们学院没几个好的方向,就只有数据库与知识工程这个方向的老师还不错,主要研究数据挖掘的方向。我选择这个方向,前途如何?
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研究生方向选择数据挖掘到底好不好???
小弟是四川大学的计算机学院的本科生,现在已经获得本校的保送资格。可是我们学院没几个好的方向,就只有数据库与知识工程这个方向的老师还不错,主要研究数据挖掘的方向。我选择这个方向,前途如何?
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HashCodeWithJava
2005-10-27
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我感觉这个应该算一个研究方向。似乎是和数据库联系起来的搞的。
程勉超
2005-10-19
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国内不流行挖掘数据,而是流行挖掘土地。建议你从事挖掘的本意工作,而不是引申的意义!
Schnaufer
2005-10-19
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挖吧.可以
sailor_Song
2005-10-19
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打好基础是关键,
xuranxr
2005-10-19
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数据挖掘能出好的论文,但是不一定会很快转化为生产力。
cnham
2005-10-19
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很有前途的方向哦
我部门现在搞这个
一个在公司搞了3个月的
去了qq公司
工资很高哦
bitmaque
2005-10-18
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非常不错的!
hewittlee
2005-10-18
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good
zwlippi
2005-10-18
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只管挖,未来数据库开发的趋势!
HashCodeWithJava
2005-10-18
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谢谢各位的意见!
我打算选定这个方向了!
baobeixiong
2005-10-16
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现在的就是除了paper还是paper
HashCodeWithJava
2005-10-16
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zhengviolet(未来的艺术家!) :
你现在是哪家公司啊?做什么的啊?
HashCodeWithJava
2005-10-16
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真的都是理论的东西啊?
HashCodeWithJava
2005-10-15
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会不会出来后不容易找工作?
zhengviolet
2005-10-15
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非常不错的!
我们公司现在也在搞这个东西,目前在国内这方面还刚刚一始
wosirius
2005-10-14
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我有个同事 两个月前去了南大读博士了 情报学 也是从事的数据挖掘
hanwen
2005-10-14
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数据挖掘还是不错的
newUserRegist
2005-10-14
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继续吐泡泡~~
Gdlian
2005-10-14
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戳破楼上吐的泡泡
zijida
2005-10-14
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吐个泡泡...
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数据挖掘
近年来的研究
方向
、方法总结
数据挖掘
近年来的研究
方向
、方法总结 一、研究
方向
数据挖掘
作为一个跨学科主题,它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库交叉的方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。其目标是从数据集中提取信息并将其转换成可理解的结构,以进一步分析使用。对其的研究大致可分如下4类: (1)基础理论研究
方向
数据挖掘
是一门交叉学科,因此涉及的基础理论也是多学科的基础。其包含的基础理论研究涉及到规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习、时间空间
数据挖掘
、机器学习方法,监督、非监督、半监督等方面,同时这些也是人工智能领域的相关研
研究生
才开始学习
数据挖掘
来得及吗?
数据挖掘
在当今可谓是一个非常热门的专业,
研究生
阶段接触了
数据挖掘
想学习,还来得及吗? 来得及,想学都来得及!!! 要怎么学? 打好基础(算法设计与分析;数学:概率论;
数据挖掘
基础) 学习机器学习十大经典算法(原理,实现,思考),推荐斯坦福的公开课 学点相关学科(统计学) 确定一个研究
方向
,多看论文 看一点大数据处理的基础知识 多参加
数据挖掘
方面的比赛(kddcup等) 本...
本科生出来做机器学习,
数据挖掘
的工作会比
研究生
差很多吗?
平时工作相关用的论文能看懂和实现一下就可以了,轮子啥的一般不需要你去发明,搞懂最基本的原理,能当个调参侠,调包客就可以了。听过一些读研的分享
研究生
做的一些工作,有些离实际是挺远的,没啥卵用。从企业的角度来说是合理的,绝大部分本科生我想是没有能力胜任机器学习工作的。文凭本身倒不是关键,只是
研究生
相对来说机器学习可以研究得稍微更深入,如果还有做过科研项目啥的,经验稍微更足。之类的比赛实际练练,拿个好名次,其实就差不多能胜任实际工作了,干起活来跟
研究生
也没多大差别。②准备跳槽,正在找工作的AI算法工程师等。...
社交网络的
数据挖掘
与分析,什么是社交网络分析
前面提到的是
数据挖掘
的特性对研究发展及研究方法的影响,另外,
数据挖掘
的这些特性对如何学习和掌握
数据挖掘
提出了指导性的意见,对培养
研究生
、本科生均有一些指导意见,如应用性在指导
数据挖掘
时,应熟悉应用的业务和需求,需求才是
数据挖掘
的目的,业务和算法、技术的紧密结合非常重要,了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析,挖掘其价值。综上所述,
数据挖掘
的算法分为多个层次,在不同的层面有不同的研究内容,可以看到目前在做
数据挖掘
时的主要研究
方向
,如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据;...
如何系统地学习
数据挖掘
?
问题:如何系统地学习
数据挖掘
? 虽然是本科毕业,但是在看
数据挖掘
方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的
不好
还是中间有什么好的教材补充一下,
数据挖掘
系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 回答者:Han Hsiao,发现隐藏的价值
数据挖掘
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