挖掘算法

DolphinDB 推出的 CPU-GPU 异构计算平台 Shark，将 DolphinDB 上的复杂指标计算能力无缝切换到 GPU 算力平台，大幅提升了计算性能。Shark 最新版本给开发者提供了两个主要功能：因子挖掘和因子计算。通过使用遗传算法，因子挖掘功能能够从历史 金融 数据中提取出有

随着 互联网 和信息技术的快速发展，数据的多样性和复杂性越来越高。多模态数据的兴起，图像、文本、音频等多模态数据也得到越来越广泛的应用，传统的单一视图算法难以充分利用多种数据源提供的信息，也难以有效地处理不同类型的数据。为了解决这些问题，微美全息（NASDAQ:WIMI)将机器学习算法运用到图

回溯搜索优化算法（Backtracking Search Algorithm，BSA）是一种用于解决优化问题的进化算法。它通过在解空间中进行搜索和迭代优化，逐步靠近最优解，已被广泛用于解决优化问题。然而，BSA虽然在全局探索方面具有优势，但其性能有限，开发能力很差。为解决这一问题，微美全息（NASDAQ:WIMI）开发

近年来， 互联网 及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合，数据处理总量越来越大，各产业的信息化程度越来越高，社会的数据化趋势越来越明显。面对海量数据，决策者很难直接从中提取有价值的知识，这导致对数据分析工具的强烈需求。 数据挖掘是信息技术自然演进产生的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

雷锋网 AI 研习社按，本文为 IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告算法大赛亚军解决方案。本文由作者发在其 GitHub 主页，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 研习社获其授权转载。 一、 队员介绍队长：BRYAN数据挖掘从业者，国内数据挖掘竞赛名将，天池数据科学家，IJCAI-17 冠军获得者。曾

文|100offer「实在太难了，但现在也没有很好的办法。」当话题转向「算法工程师的招聘」时，TalkingData 首席数据科学家张夏天不免面露难色起来。而在此之前，谈论起算法和数据挖掘等具体业务时，他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天，自去年 10 月以来，不止一位技术 Leader 曾向我吐过「招聘算法工程师难」

决策树仍是最好的\n数据挖掘算法：理由如下：\n\n*决策树是白箱「white box」，意味着可以生成简单易懂的规则。你可以通过查看决策树清楚明白各个分支，明白某个分支的影响，并且将其和其他分支进行对比。\n\n*决策树术为非参数「non-parametric」，意味着无需特定的数据分流。决策树可以轻松应对连续变量和

明略技术合伙人任鑫琦：数据关系挖掘算法、技术难点及应用场景分析数据孤岛、零散数据等现象一直是企业大数据应用过程中所常见的问题，当数据以及数据来源增加过快时，不同数据之间的打通就成了最大的困难，有时这对于传统企业来说更是尤为困难。而数据关系挖掘作为解决数据孤岛等难题的手段之一，可以有效的帮助企业将多样化的数据进行统一存储