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何为m-估计(数据挖掘)

1、稳健回归即为M估计，估计的稳健性（Robustness）概念指的是在估计过程中产生的估计量对模型误差的不敏感性。M估计稳健回归的基本思想是采用迭代加权最小二乘估计回归系数，根据回归残差的大小确定各点的权wi，以达到稳健的目的。

2、引入m估计的根本原因是样本数量过小。所以为了避免此问题，最好的方法是等效的扩大样本的数量，即在为观察样本添加m个等效的样本，所以要在该类别中增加的等效的类别的数量就是等效样本数m乘以先验估计p。在之前的例子中，设m=3，p=1/3（m可以设置为特征数量，p则是倒数）。

3、而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。

大数据技术在资产评估中的应用

以下是大数据技术在资产评估中的应用：数据挖掘技术 数据挖掘技术可以帮助评估机构从海量数据中发现有用的信息和规律，进而预测资产的价格、需求和趋势等方面。数据挖掘技术还可以分析大量的历史数据，预测资产在未来的价格走势，以及风险和收益等方面的信息。

技术创新：随着大数据、人工智能、机器学习等技术的发展，资产评估行业正在采用这些先进技术来提高评估的效率和准确性。例如，使用机器学习模型来预测资产的未来价值或风险。数据驱动决策：在大数据时代，资产评估行业越来越多地依赖于数据分析来做出决策。

可以学。在大数据的时代，以计算机和网络为手段，对资产评估信息进行收集处理，并在资产评估领域应用，可以大大提高评估的工作效率。大数据时代，计算机与互联网的使用。提高了评估的科学性，克服了资产评估中很大程度依赖评估人员的个人水平和经验不足，减少手工处理信息过程中易出现的错误。

资产评估与管理专业主要学企业管理基础、经济学原理、大数据技术应用基础、会计基础、经济法基础、统计基础、资产评估基础、财务报表分析、国有资产管理、资产评估实务、智能估值数据采集实务等课程，以下是相关介绍，供大家参考。

Interbrand模型新视角：专注于服装品牌价值的评估，探索其在现代市场中的影响。 银行不良资产的科学定价：银行不良资产的精确评估方法是当前亟待解决的问题，你可以尝试提供新的解决方案。

通过引进人工智能、大数据等前沿技术，易百查资产评估成功打造了数字化资产监管与评估平台，实现了评估过程的自动化和智能化，还会通过数字化技术手段进行评估，减少人工干预，确保评估结果的客观性和准确性，为客户提供高效、精准、便捷的资产评估服务，所以易百查资产评估准。

基于钻孔数据的可视化空间分析方法研究与实现:空间数据可视化

1、摘 要：本文以钻孔数据的空间分析入手，主要研究了空间数据挖掘模型的实现，提出适合钻孔数据管理和分析的空间数据挖掘模型结构。通过趋势面分析和空间聚类两种空间分析方法探讨了矿化段之间的相关性，定性分析了矿体的总体分布情况，对矿体的分布规律进行预测评估。

2、基于钻孔数据建立三维地质建模，这一看似简单的数据模型方法，经历了10多年的发展历程：从初期的TP数据模型，适用于钻孔垂直成层、地层等厚的理想情况，发展到STP、GTP适用于钻孔不垂直且地层不等厚的常见情况。

3、一）基础地理空间数据 这类数据主要包括地理底图（地形图）和遥感影像，地理底图主要用于钻孔点位、三维模型和基础地理空间信息的叠加定位，遥感影像则作为地表纹理数据叠加在地形模型上。

4、国外三维地质建模和可视化研究发展较快。加拿大阿波罗科技集团公司推出的三维建模与分析软件MicroLYNX，通过对离散点采样、钻探采样和探槽采样等空间数据的处理，产生剖面、块和面等模型，确定矿藏分布和等级变化并计算矿藏储量。

5、当地层出现尖灭、垂向上具有多元结构、水文地质条件比较复杂时，前两种方法不能准确描述此类地层结构，也不能验证基于地质统计学插值求得的含水层顶底板高程是否与实际的钻孔资料相符。

6、通过它可进行：空间数据的预处理、多样的空间可视化、GIS迭加分析、地学空间数据分析、地学模型分析等功能。（五）AutoDig 北京市勘察设计研究院的陈树铭等应用IDL语言从事三维工程地质GIS方面的研究。