国外海量数据压缩

其特点在于海量 数据的分布式挖掘。为防止我国存储技术卡壳，节省未来存储空间海量 数据，系统整合资源，解决我国目前大数据存储技术产品的容量问题，建议国家立项开展微数据存储技术的创新研发，大数据三大核心技术:取数据，算数据，卖数据！“Big 数据”的由来给了“大数据”研究机构Gartner这样的定义。

1。RescueTime:它可以跟踪你在电脑上的时间，根据你的习惯自动给你建议。2.Archive.org:互联网上最大的文学图书馆，包括电子书、音乐和电影。3.WolframAlpha:可以回答任何问题和计算的计算引擎。4.语法:辅助写作的工具，可以检查拼写、语法和标点符号。5.Trello:一个任务管理工具，可以帮助你组织和跟踪任务。

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金融领域的2、...如何应对金融领域中的高维 数据大规模处理和挖掘?

数据通常维度高(即特征数量多)、规模大(即数据巨大)，这对传统的数据挖掘算法是极大的挑战。但是，随着机器学习算法的不断发展，有很多方法可以应对这些挑战。以下是几种机器学习算法处理金融领域的高维数据大规模处理挖掘:1。特征选择:在高维数据处理中，特征选择是一种非常有效的降维方法，可以从大规模的特征集中选择一小部分最相关的特征进行分析建模。

2.随机森林、GBDT等决策树模型:这些模型具有很强的解释性和鲁棒性，能够有效处理高维数据并具有良好的泛化性能。3.深度学习模型:深度学习模型在处理高维数据方面表现出色，如深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等。它们可以通过自动提取数据的特征来降维，也可以利用GPU等硬件并行加速。