百度大数据实践
大数据技术实践实习报告
实习报告一、实习背景和目的随着大数据技术的迅速发展和应用普及，越来越多的企业和机构开始重视大数据的价值。
为了深入了解大数据技术的核心概念和实际应用，提高自己在数据处理、分析和挖掘方面的能力，我选择了大数据技术实践实习项目。
本次实习的主要目的是通过实际操作和项目实践，掌握大数据技术的基本原理和方法，培养解决实际问题的能力。
二、实习内容和过程1. 大数据技术基础知识学习在实习的第一周，我主要学习了大数据技术的基础知识，包括大数据的定义、特点和应用场景，以及大数据技术的关键技术，如Hadoop、Spark等。
通过学习，我了解了大数据技术的发展历程和当前的产业现状，对大数据技术的基本概念有了清晰的认识。
2. 大数据处理工具实践在实习的第二周，我开始了大数据处理工具的实践操作。
我首先学习了Hadoop的基本使用方法，掌握了如何在Hadoop集群上进行数据的分布式存储和计算。
然后，我学习了Spark的相关知识，通过实践操作，掌握了Spark在数据处理和分析方面的应用。
3. 数据挖掘和分析项目实践在实习的第三周，我参与了数据挖掘和分析项目实践。
我们小组选择了一个实际应用场景，即电商用户行为分析，作为我们的项目课题。
我负责了对用户行为数据的预处理和特征工程工作，通过使用Python编写的数据处理脚本，将原始数据清洗和转换成适合后续分析的格式。
然后，我使用机器学习算法对数据进行了建模，并对模型的性能进行了评估和优化。
最后，我们小组通过数据可视化工具展示了分析结果，得出了有关用户行为的有趣发现。
4. 实习总结和反思在实习的最后一周，我对所学的知识和技能进行了总结和反思。
通过这次实习，我不仅掌握了大数据技术的基本原理和方法，还学会了如何使用大数据处理工具进行实际的数据分析和挖掘。
同时，我也认识到了大数据技术的局限性和挑战，如数据质量、数据安全和隐私保护等问题。
三、实习收获和展望通过这次实习，我对大数据技术有了更深入的了解，提高了自己在数据处理、分析和挖掘方面的实际操作能力。
大数据社会实践报告范文
一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
为了深入了解大数据的应用现状和发展趋势，提高自身对大数据技术的理解和应用能力，我们团队在XX市开展了一次大数据社会实践调查。
本次调查旨在通过对政府、企业、高校等多个领域的调研，分析大数据在XX市的实际应用情况，为政府和企业提供有益的参考。
二、调查背景与目的1. 调查背景近年来，我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策措施，推动大数据与实体经济深度融合。
XX市作为我国东部沿海地区的重要城市，大数据产业发展迅速，但在实际应用中仍存在一些问题。
为了更好地了解XX市大数据产业发展现状，我们团队决定开展此次社会实践调查。
2. 调查目的（1）了解XX市大数据产业发展现状及存在的问题；（2）分析大数据在XX市各领域的应用情况；（3）为政府和企业提供大数据产业发展建议。
三、调查方法与对象1. 调查方法本次调查采用文献研究、问卷调查、访谈、实地考察等方法，对XX市大数据产业发展进行综合分析。
2. 调查对象（1）政府部门：包括XX市大数据管理局、XX市经济和信息化委员会等；（2）企业：包括大数据企业、传统企业等；（3）高校：包括XX市内开设大数据相关专业的院校；（4）其他：包括行业协会、科研机构等。
四、调查结果与分析1. XX市大数据产业发展现状（1）政策支持力度大。
XX市政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策措施，为大数据企业提供了良好的发展环境。
（2）产业规模不断扩大。
XX市大数据产业规模逐年增长，大数据企业数量不断增加。
（3）应用领域不断拓展。
大数据在XX市的金融、医疗、教育、交通等领域得到广泛应用。
2. 大数据在XX市各领域的应用情况（1）金融领域：大数据在金融领域的应用主要集中在风险控制、客户服务、营销推广等方面。
（2）医疗领域：大数据在医疗领域的应用主要体现在医疗健康数据管理、远程医疗、疾病预测等方面。
（3）教育领域：大数据在教育领域的应用主要体现在个性化教学、教育资源共享、教育质量评价等方面。
大数据实践 pdf
大数据实践大数据实践是指利用大数据技术来处理和分析大规模数据的过程。
大数据实践包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面。
以下是一些大数据实践的具体步骤：1.数据采集：通过各种方式获取大量数据，包括从数据库、社交媒体、物联网设备等来源获取。
2.数据存储：将采集到的数据存储在分布式存储系统中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
3.数据处理：对存储的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等操作，以便进行后续的数据分析。
4.数据分析：利用数据分析工具和算法对处理后的数据进行深入分析，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术。
5.数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和洞察数据背后的规律和趋势。
大数据实践需要借助各种工具和技术，包括分布式存储系统、数据处理框架（如Apache Spark）、数据分析工具（如Python的Pandas库）等。
同时，大数据实践也需要具备一定的数据科学和数据分析能力，以便更好地理解和应用大数据技术。
大数据实践需要使用各种工具和技术，包括但不限于以下几个方面：1.数据存储和管理技术：大数据实践需要处理大量的数据，因此需要使用分布式存储系统来存储和管理数据。
常用的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra、Amazon S3等。
2.数据处理和分析技术：大数据实践需要对数据进行处理和分析，因此需要使用各种数据处理和分析工具。
常用的数据处理和分析工具包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。
3.数据采集和预处理技术：大数据实践需要采集和预处理大量的数据，因此需要使用各种数据采集和预处理工具。
常用的数据采集和预处理工具包括Flume、Kafka、Sqoop等。
4.数据可视化技术：大数据实践需要将分析结果以图表、图像等形式展示出来，因此需要使用各种数据可视化工具。
大数据实践工作总结报告
大数据实践工作总结报告
随着信息时代的到来，大数据已经成为了企业发展的重要支撑。
在过去的一段
时间里，我们团队进行了大数据实践工作，并取得了一些成果。
在这篇报告中，我将总结我们的工作成果，并分享我们的经验和教训。
首先，我们团队在大数据实践工作中取得了一些成果。
通过对大数据的收集、
处理和分析，我们成功地发现了一些有价值的信息，并且为企业的决策提供了重要的支持。
我们利用大数据分析，为企业提供了更准确的市场预测和客户行为分析，帮助企业更好地把握市场机会，提高了企业的竞争力。
其次，我们在大数据实践工作中也遇到了一些困难和挑战。
首先，数据的收集
和清洗工作需要耗费大量的时间和精力。
其次，大数据分析需要专业的知识和技能，我们团队需要不断学习和提升自己的能力。
最后，大数据分析需要大量的计算资源和存储资源，这给我们的工作带来了一定的压力。
最后，我们总结了一些经验和教训。
首先，我们意识到了大数据分析的重要性，它可以为企业带来巨大的价值。
其次，我们发现了数据的质量对于分析结果的影响是非常大的，我们需要不断提高数据的质量。
最后，我们也意识到了团队合作的重要性，只有团队成员之间相互配合，我们才能更好地完成大数据分析工作。
在未来的工作中，我们将继续深入大数据实践工作，不断提升自己的能力，为
企业提供更好的大数据分析服务。
我们相信，在大数据时代，我们的工作将会为企业带来更大的价值，也将会为我们团队带来更大的发展机遇。
大数据专业实践报告
大数据专业实践报告导言大数据作为当今信息时代的核心驱动力之一，正逐渐改变着我们生活和工作的方方面面。
在这个充满挑战和机遇的领域中，本报告旨在总结和分享我的大数据专业实践经验，探讨大数据对现代企业和社会的影响，并提出一些建议和展望。
一、背景介绍在过去的几年中，大数据技术和应用呈现出爆发式增长。
通过收集、处理和分析海量的结构化和非结构化数据，我们能够洞察商业模式、市场趋势和用户行为。
大数据正在成为企业决策制定、市场营销和产品创新的重要工具。
二、大数据在企业中的应用1. 企业决策支持大数据分析不仅能提供准确的数据洞察，还能帮助企业预测和规划未来。
通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以追踪业务绩效、监控市场趋势，并基于这些信息做出明智的决策。
2. 市场营销大数据技术为企业提供了更加精准的市场营销手段。
通过分析用户的购买历史、浏览习惯和社交媒体活动，企业能够个性化地推送广告和优惠，提高营销效果和用户满意度。
3. 产品创新借助大数据分析，企业可以快速了解用户需求和产品改进方向。
通过在产品开发早期就进行数据分析和用户反馈，企业能够提前发现潜在问题并进行相应调整，提高产品质量和竞争力。
三、大数据对社会的影响1. 社会管理大数据在社会管理领域发挥着重要作用。
通过对城市交通流量、环境污染和人口统计数据等进行分析，政府能够更好地规划城市发展、提供公共服务，并解决社会问题。
2. 医疗保健利用大数据分析技术，医疗行业能够从海量病历数据中挖掘出有效的诊断和治疗方法。
此外，基于个体健康数据的分析，可以实现个体化的健康管理和预防。
3. 金融行业大数据在金融行业的应用早已成为常态。
通过对交易数据和用户行为的分析，金融机构能够更好地识别风险、预测市场趋势，并提供个性化的金融产品和服务。
四、展望与建议大数据在未来仍然具有巨大的发展潜力和机遇。
然而，随着数据规模的不断增大和数据质量的挑战，我们需要注重数据隐私保护和数据安全。
同时，培养更多的专业人才，提高数据分析技能，也是大数据领域发展的必然趋势。
大数据的暑期社会实践
随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到社会的各个领域，成为推动社会进步的重要力量。
为了更好地了解大数据在现实生活中的应用，提升自身的实践能力，我在暑期开展了以“大数据时代下的社会实践”为主题的社会实践活动。
以下是我在实践过程中的所见、所闻和所思。
一、实践背景与目标1. 背景：近年来，我国大数据产业发展迅速，大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、交通等多个领域。
然而，对于大多数学生而言，大数据仍然是一个相对陌生的概念。
为了拓宽视野，提高自身综合素质，我决定在暑期开展大数据社会实践。
2. 目标：（1）了解大数据的基本概念、技术原理和应用领域；（2）通过实际操作，掌握大数据处理和分析的基本方法；（3）探索大数据在解决现实问题中的应用，提升自身的实践能力。
二、实践过程1. 理论学习：首先，我通过网络、书籍等途径，对大数据的基本概念、技术原理和应用领域进行了系统学习。
通过学习，我对大数据有了初步的认识，了解了大数据的4V特征（Volume、Velocity、Variety、Value）。
2. 实践操作：（1）数据采集：我选择了某个城市的人口统计数据作为研究对象，通过网络爬虫技术，从公开渠道获取了相关数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，确保数据质量。
（3）数据分析：运用Python编程语言，对预处理后的数据进行分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
（4）可视化展示：利用Python中的matplotlib、seaborn等库，将分析结果以图表的形式进行展示。
3. 问题解决：在实践过程中，我遇到了诸多问题，如数据采集、数据处理、数据分析等。
通过查阅资料、请教老师、与同学交流等方式，我逐步解决了这些问题。
三、实践成果1. 理论成果：通过本次实践，我对大数据的基本概念、技术原理和应用领域有了更加深入的了解，为今后进一步学习大数据技术打下了坚实的基础。
2. 实践成果：（1）完成了对某个城市人口数据的采集、预处理、分析等工作；（2）掌握了Python编程语言在数据处理和分析中的应用；（3）提高了自身的实践能力和问题解决能力。
案例分享 百度人力资源大数据实践 百度大数据 数据观 中国大数据产业观察
案例分享百度人力资源大数据实践百度大数据数据观中国大数据产业观察案例分享| 百度人力资源大数据实践时间：2016-11-01 14:40:36作者：本文整理自百度人力资源系统与运营共享平台高级经理王崇良先生于“2016人力资源技术与服务大会”上的主题演讲。
首先来讲一个小故事，扁鹊治病：一天魏文王问扁鹊：“你家兄弟三人谁医道更高深一点？”扁鹊说：“我大哥最好，二哥次之，我最差。
”魏文王又问：“那为什么大家都知道你最厉害呢？”扁鹊答曰：“我大哥看病的时候，通常病还没发起，他就能看到病因并在发病前就治好了，只有家里人清楚；二哥看病时病刚发作，开个药方吃个药、打个针就好了，所以本村人才了解；而我看病的时候，通常已经到了晚期，要大动干戈，动手术，动静最大，所以大家以为我最厉害。
”这个故事告诉我们在公司成本控制与效益上，事后控制不如事中控制，事中控制不如事前预防，即所谓防患于未然。
当然更重要的是象扁鹊大哥一样事前要能洞察，防微杜渐，提前预警预测，避免走弯路、错路，为业务增效。
还有一个故事是庄子识人九征，企业管理中也广泛应用，庄子识人有9个场景：看忠诚、看教养、看能力、看智谋、看信誉、看仁义、看节操、看仪态、看为人，也涵盖了人力资源的选用预留之道。
这9个场景用大数据的思维方式的话，每个场景都有构建自己的子场景及子空间，然后提取其特征，进行复杂的行为建模，找出其中关联，最后得出识人的结果。
大数据时代的思维变革大数据近年我们谈得很多，图中显示的是每60秒能产生的一些数据。
对于人力资源来讲，大部分企业人力资源领域产生的数据基本上还是在GB这个级别，可能有几十个到几百GB，BAT等一些大企业平时也比较重视数据，也有技术收集数据，可能相对高一些，达TB级别。
业界的共识，PB这个级别基本上是大数据的临界点，也就是说数据量达到PB以后，才能真正去谈大数据。
那是不是说我们人力资源就不能谈大数据了？我们可以利用大数据的思维与方法以及技术，去研究与探索人力资源管理，从而为企业人才方面的决策提供高含金量的依据。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
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#1 #2 #3
201 43% 38% 45% 0 201 -3% 6% 4% 1 201 49% 42% 42% 2 201 （14 年截止日期为 10.7） 33% 30% 30% 3 201所在 地
踩踏事件发生地
人群密度过大，但并不一定会出现 踩踏
预测公式： 绝对湿度驱动的SIRS+Filter模型
SIRS部 分：
绝对湿度驱动部 分：
疾病关注度预测结果
疾病确诊值预测方法与结果
疾病预测 要/能 做？
50
意义：
万企业客户
企业用户
遍布27行业，31省份
每天
覆盖95%中国网民， 网民对于企业的需求变化，及时反映企业景 每日60亿搜索请求 气状态
疾病预测
疾病预测：为什么 要/能 做？
疾病病预警与监控意义：提前预警疾病病爆发，帮助用户、医疗和疾控部门及时应对。
疾病关注度预测方法：流感为例
预测目标： 以下检索词的搜索量
## [1] 病毒性感冒 病毒性感冒症状 哺乳期感冒吃什么药 ## [4] 吃什么止咳 风寒感冒 风寒感冒吃什么药 ## [7] 感冒 感冒的症状 感冒咳嗽怎么办 ## [10] 感冒头疼怎么办 感冒头晕 干咳 ## [13] 干咳怎么办 喉咙干痒咳嗽 怀孕感冒咳嗽怎么办 ## [16] 怀孕感冒怎么办 甲流 甲流症状 ## [19] 流感 流感疫苗 流感症状 ## [22] 流行性感冒 嗓子干痒咳嗽怎么办 细菌性感冒 ## [25] 预防感冒 孕妇感冒 怎样止咳 ## [28] 怎样治咳嗽 病毒感冒 病毒性感冒吃什么药 ## [31] 病毒性感冒的症状 感冒吃什么药好的快 如何治疗咳嗽 ## [34] 孕妇感冒吃什么 怎样预防感冒 喉咙痛吃什么药好 ## [37] 吃什么治咳嗽 感冒食疗 孕妇感冒嗓子疼怎么办 ## [40] 怎么预防感冒 ## 40 Levels: 吃什么止咳 吃什么治咳嗽 哺乳期感冒吃什么药
OLTP@Bigdata
• • • • • 并发量 数据量 schema changing rich types 多机房
SQ L+
M ySQ L D D BS M ySQ L
N oSQ L
K ey Val ue
1. Si m pl e and Sm al lVal ue 2. M ol aD B
• 在股票投资领域中
感知市场：新闻、论坛…… – 搜query vs. 个股行情
基于query数据的期指模拟交易结果
沪深300期指每年收 益率 （3轮模拟交易）
的支出，能够体现企业运行和经营中的某些特点和状况。因此，消费量景 气指数在相当程度上能够反映企业经营状况及活力；
验证中小企业景气指数
预测统计局宏观经济指数
先行指数 / 一致指数 / PPI / PMI
提前3个月，误差小于2%
预测vs.实际，走势高度一致
金融预测调研
• 人脑的智能
感知 分析 决策
景区内游客分布 减少拥挤，利于生态保护
人的经验
The only source of knowledge is experience. —Albert Einstein
影响旅游人数的因素
历史旅游人 数
天气
辅助因素
整体水平
or
A景点
B景 点
趋势性
节假 日
季节性 (周期性)
事 件
… …
… …
相关因素数据化
单维Stock-Watson型景气指数模型的本质： 反映真正经济波动的变量应该是去掉了趋势变动因素和季节性因素后的平稳部分。
中小企业景气指数产出
中小企业点击量景气指数：指数编制的数据源选择中小企
的点击量数据，该指数在相当程度上能够反映中小企业行业需求趋势；
消费量景气指数：消费量数据反映了企业对搜索引擎营销Managing Data: OLTP and OLAP
OLTP
• OnLine Transaction Processing • 例如：订单管理、客户管理、金融事务处 理 • 要求：高可用、高可靠、高并发、ACID事 务保证 • 传统方案
– IBM Z大机+DB2，小型机+Oracle，EMC备份 – 配置：Z10: 256 CPU cores，512GB mem, 几 十TB存储
K ey
JSO N Val ue
1. C om pl ex and Sm al lVal ue 2. M ongoD B , B i gTabl e 3. Tabl eD B 1. Si m pl e and B i g Val ue 2. 3. O bj ectD B
K ey
Bi g Val ue
指标维度：备选指标从以下几个方面来选择：
反映企业网络搜索营销效果的指标：展现统计量、点击统计量、计 费统计量； 反映企业对搜索营销投入的指标：消费额、余额、预算；
中小企业景气指数编制方法
方法：Stock-Watson型景气指数
美国学者James H.Stock和Mark W.Watson认为包括金融市场、劳动 市场、商品销售市场等在内的总体经济活动，的共同变动背后，存在着一 个共同的因素，这一因素由一个不可观测的基本变量来体现，该基本变量 代表了总的经济状态，其波动才是真正的景气循环，这一不可观测的基本 变量被称为S数据
• 大数据很早就有 • 大数据时代的来临 • 大数据
– 技术 – 数据 – 应用
应用
技术
数据
大数据行业坐标
拥有大数据
合作、渗透、创新
强
传统企业 互联网厂商
银行
BAT
Princeline Qunar
Google Amazon
保险
电信
Microsoft
Salesforce
搜索发起地目的地热力图
人们在最后时刻才发现目的地更改
不同时间的人群分布
中秋节
国庆节
元旦
不同时间的人群流向分布
中秋节
国庆节
元旦
地点更改后，导致人群流向更加混乱
中秋据与地点搜索数据高度相关 背后的因果：人们先搜索地点，进行规划，然后到达
人群流量预测
填补中小企业景气空白 洞悉行业、地域发目
行业景气度与龙头个股价格走势相关
中小企业景气指数编制
数据选择行业维度与样本量：基于搜索推广所覆盖的企业用户，选取“所有行业整体” 、“旅游票务业”、 “教育培训业”、“机械制造业”等27个行业作为典型 代表
部署方式
大数据—数据篇
1
2
3
数据
特征
算法
数据集
特征选择 后 的数据集
数据收集
特征选择
学习算法
The art of machine learning starts with the design of appropriate data representations.
数据收集
特征选择
– 查看"中国"，"钓鱼岛"，"旅游"，"苹果"几个词语的相似 词语如告
• 大数据行业应用
– – – – – – 大数据引擎 旅游预测 疾病预测 中小企业景气指数预测 金融预测 公共安全预测
• Uber的大数据实践搜索推荐 Nhomakorabea广告
广告收费模式
智慧城市应用：公共安全中的人群预警
Uber大数据实践
总结
奇点即将临近
技术总结
• 大规模计算和存储技术突破，及云化促使 的易实施 • 无所不在的移动设备 • 无所不在的传输网络
数据总结
• 数据化
– 尽可能的数据化
• 数据流动与整合
– 数据需要流动 – 数据需要整合
• 数据到智能
– 从数据获得信息和知识
(X1 ,X2 , ,Xm;Y)
(X1,X2 , ,Xn ;Y)
F
F
从 F 中找到一个满足评价标准 J 的最优特征子 空间F’
团购订单转化特征选择
• 需要不断地去接触和理解业务数据，试图从中 挖掘出和用户转化相关的特征 • 比如使用的主要特征包括：
– 上下文特征：如时间，地理位置（商圈），天气， 温度等。 – item特征：如团购服务的价格，销量，用户评分。 – 用户特征：用户的属性特征，如年龄，性别，婚育 状态，品类偏好，价格偏好等。
R eporti ng
A nal ysi s
Mi ni ng
Interacti ve R eal ti me B atch
R eal ti me
•
Stream i ng C om puti ng
• •
~ D Stream
•
Mi ni -batch C om puti ng
• • •
Q ueue W orker M odel Task M anager
数据应用
• 创造各类数据应用
– 改善现有业务 – 创造新的业务
谢谢！
• 很多时候特征需要保密
学习算法
Deep Learning
• 特征选择最重要 • 靠人工太费劲 • 深度学习
– 目的：特征学习
Deep Learning的应用
• 语音识别 • 图像识别 • 自然语言处理
– 发现涉黄贴吧 – word2vec的demo
Word2vec应用
• 训练数据集：经过分词后的新闻数据，大小 184MB
机器学习模型
基于大规模机器学习的时间序列预测模型 —— 状态空间模型 （SSG）
1 数据准备 3 信息收集
x5
重复
3 4
各种因素
4 预测
y5
旅游人数
2 模型参数训练
t ~ N 0, Rt xt At xt 1 t t ~ N 0, Qt