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大家好, 我们是盈成数据科技公司, 主要业务是开发云端数据挖掘系统.  我们的系统采用 R语言编写, 服务器则采用Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)云计算系统.

我们的目标是让数据挖掘的技术和硬件门槛都大幅度下降, 让更多的人能够真正利用数据挖掘技术和云计算来分析自己的数据. 目前我们的系统提供:

1) 单隐层前馈人工神经网络

2) boosting (基础分类器: 决策树)

两套分析子系统, 欢迎大家试用.  当大家在试用的时候,有任何的疑问和见解,我们都将尽力解答.同时, 如果大家对于数据挖掘,云计算有任何的问题,我们团队的专家也乐意为大家在自己知识范围内进行交流. 谢谢.

在线数据挖掘系统地址: www.foam-buffalo.com

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关键词：数据挖掘 Boosting Buffalo compute elastic 云计算 服务器 在线 技术 开发

先记下，找时间试试

瞧了一下，瞧不出与R 中的PACKAGE 有什么新特点。。R 中已有很完善的NN 与BOOSTING 的PACKAGE .

蔚蓝深秀 发表于 2013-12-6 18:15
先记下，找时间试试

如果您在使用中有任何的问题或者建议,请告诉我们

jgchen1966 发表于 2013-12-6 22:29
瞧了一下，瞧不出与R 中的PACKAGE 有什么新特点。。R 中已有很完善的NN 与BOOSTING 的PACKAGE .

您好, 谢谢您的指教. 我们的系统本身就是以R为引擎,换句话说的确是直接调用了R的程序包, 这也是为什么系统提供了原始R 包的帮助文件.

不过我们的系统与直接使用R还是有明显的不同,:

1) 我们采用了Amazon EC2 的云计算设施, 所以您不需要再担心硬件的投入
2) 您不再需要亲自编程, 只需要按要求准备数据和上传数据即可. 进一步说, 我们将我们的编程经验和分析经验都融入了系统, 所有的结果和图形都是精心准备的, 让您在最快的时间制作出一份具备坚实理论基础和被工业界,学界广泛接受的数据分析报告
3 ) 在图形方面, 特别在人工神经网络方面, R 的程序包很少提供直接的接口, 而我们调用的作图程序还是比较原创性的.

当然,系统本身也存在很多不足, 我们在未来将会不停的完善系统, 希望我们的系统能够助您一臂之力!

看看，去试试怎么样

装傻的男人つ 发表于 2013-12-7 21:34
看看，去试试怎么样

好的,希望您能够喜欢我们的系统

我们更新了Boosting系统, 添加了与"模型复杂度相关"的内容. 所谓模型复杂度, 是指模型的假设空间(hypothesis space)的复杂度. 比如著名的Vapnik-Chernovenki (VC) dimension就常被用于评估无限维度的假设空间的模型. 而我们主要利用模型复杂度去估计模型在实际预测中的预测误差(generalization error),和评估实际预测误差与训练集样本数的关系. 相关主要理论,请参阅Valiant 的 PAC及其相关理论.