Python数据分析与挖掘实战-第5章 拓展阅读.docx

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在人工智能浪潮的推动下,以分类、回归、聚类为代表的经典算法并未被取代,而是通过与深度学习等AI技术的深度融合实现了能力升级。例如,神经网络凭借其强大的表示学习能力,能够自动从原始数据中提取高层次特征,有效突破了传统算法依赖手工特征工程的局限。集成学习思想与深度学习结合产生的深度森林等模型,在保持高精度的同时增强了解释性。在关联规则与推荐系统领域,传统的协同过滤算法通过与嵌入技术和深度网络进行结合,实现了从简单共现分析到深度语义理解的跨越,能够精准捕捉用户与项目之间的复杂非线性关系。

这种算法层面的融合进一步拓展了数据挖掘的边界。在时序模式挖掘中,通过引入循环神经网络(RNN)、时间卷积网络(T

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