-
改善数据质量的机器学习分类技术的进展
数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习(ML)分类算法已成为解决一系列问题的有效工具。 数据质量 通过自动发现和纠正数据集中的异常来解决问题。将ML分类器应用于数据提纯、异常值识别、缺失值估算和记录链接等任务有多种方法和策略。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的效力的评价标准和性能分析方法正在演变。
-
机器学习分类技术的进步对数据质量的改善
数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习 (ML) 分类算法已成为解决各种数据质量问题的有效工具，它通过自动查找和纠正数据集中的异常来解决问题。有各种方法和策略可用于将 ML 分类器应用于数据净化、异常值识别、缺失值插补和记录链接等任务。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的有效性的评估标准和性能分析方法正在不断发展。
-
机器学习的三大重点
随着信息技术的快速发展，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正逐渐渗透到各个领域，引领着一场前所未有的科技变革。在机器学习的实际应用中，有三大重点至关重要，它们分别是数据质量、算法选择与模型评估。本文将深入探讨这三大重点的内涵及其对机器学习效果的影响，以期为读者提供更为清晰的认识和深入的理解。
-
风力发电机组故障预警策略探讨
摘要:故障预警作为风力发电机组预防性维修的一种手段,正逐步被风机运维人员所采用。现阐述了预警实施工作的具体步骤和流程,指出针对不同类型的风电场,需采取相应的预警策略。预警的前提是明确风机故障原因和失效模式,通过评估预警的必要性、数据质量,选择合适的算法进行预警,最终实现预警闭环。同时还介绍了预警经济性的量化评估。
-
基于ModBus-GRPS科研数据采集系统的开发与应用尝试
摘 要：在青藏地区采用ModBus-GRPS方式搭建科研数据采集平台，对采集数据实时监控，减少采集过程中干扰因素的影响，提高数据采集的效率，保证数据质量
-
工业大数据出处何在?工业大数据管理技术关键点介绍
以下内容中，小编将对工业大数据的来源以及工业大数据管理技术问题的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对工业大数据的了解。
-
几种大数据质量管理策略介绍
在信息时代，数据逐渐成为一种资产，数据质量成为决定资产质量的一个重要方面。何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提高带来了新的挑战和困难。
