Edgar Mueller1月28日讀畢需時 3 分鐘如何進行有效的數據集成：資料挖掘中的關鍵步驟本文深入探討了資料挖掘中的數據集成流程，包括確定目標、數據源分析、清洗、轉換、匹配、整合、驗證和存儲。強調數據清洗的重要性，提供了處理缺失值、重複值、異常值的方法。該文章為讀者提供了一個全面的數據集成指南，助力更有效的資料挖掘應用。
Edgar Mueller2023年4月5日讀畢需時 3 分鐘如何研究資料挖掘（Data Mining）成為智能機器人?資料挖掘（Data Mining）是從大量資料中發掘有價值的資訊和知識的過程。它涉及使用統計學、機器學習、人工智慧等多學科知識和技術，從大量的結構化和非結構化數據中挖掘模式、關聯和趨勢等隱含的資訊，並從中提取出對決策有價值的知識。
Edgar Mueller2023年4月5日讀畢需時 12 分鐘從入門到入迷：機器學習的基礎概念機器學習是一種讓機器學習和做事情的技術，就像你們在學習新東西一樣，如果我們想讓機器學習識別狗和貓，我們可以給它們很多照片，讓它們從中學習區分狗和貓，當機器學習了足夠的數據後，它們就可以開始識別狗和貓了
