随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用,大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析,有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本,为实现智能制造奠定基础。因此,工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念,综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果,并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。
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为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足,有效地实施分布式数据挖掘(DDM)任务,需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术。提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法(OptiSim-DDM方法),算法核心是基于最优K相异性进行数据选择,采用移动Agent技术和扩展的最优K相异性数据多样化代表性子集选择方法,能在各分布式数据场地中轮转选择出全局数据集的多样化代表性取样集。该方法通过降低所挖掘的数据集的数据规模来降低数据挖掘算法的时空复杂度,降低网络通讯代价,提高数据挖掘的执
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Logistic Regression 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 本资源使用基于Sklearn实现逻辑回归算法,同时提供了用于模型训练的数据集(信用卡数据集合),实现对是否存在信用卡欺诈行为进行检测。资源包括以下内容: 1、jupyter notebook程序源码 2、用于模型训练的数据集(csv文件) 3、使用混淆矩阵对测试结果进行评估 LR实现简单高效易解释,计算速度快,易并行,在大规模数据情况下非常适用,更适合于应对数值型和标称型数据,主要适合解决线性可分的问题,但容易欠拟合,大多数情况下需要手动进行特征工程,构建组合特征,分类精度不高。 LR直接对分类可能性进行建模,无需事先假设数据分布,这样就避免了假设分布不准确所带来的问题 LR能以概率的形式输出,而非知识0,1判定,对许多利用概率辅助决策的任务很有用 对率函数任意阶可导,具有很好的数学性质,许多现有的数值优化算法都可以用来求最优解,训练速度快 适用情景:LR是很多分类算法的基础组件,它的好处是输出。
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