4、Oracle 机器学习工具全解析

最新推荐文章于 2025-09-03 11:46:10 发布
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分类专栏： Oracle数据库与机器学习 文章标签： Oracle 机器学习 OML4SQL
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Oracle 机器学习工具全解析

1. 引言

机器学习领域广泛，不同背景和偏好的用户需求各异。Oracle 为满足这些需求，提供了多种机器学习工具，这些工具大多集成于 Oracle 数据库内核，能实现高效安全的数据处理。同时，Oracle 数据库支持在融合数据库中使用各种数据模型，如 JSON、图和空间数据等，用户可按需组合这些技术构建机器学习工具集。

2. Oracle Machine Learning for SQL (OML4SQL)
  • 适用场景与优势 ：对于熟悉 SQL 和 PL/SQL 的 Oracle 专业人员来说，OML4SQL 是个不错的选择。其强大之处在于无需移动数据，机器学习算法直接在数据库核心运行并使用其中的数据。虽然算法有限，但多数情况下已足够。它可处理结构化数据和非结构化文本数据，但不适用于构建图像和视频模型，也不支持强化学习，不过对于常见的无监督和有监督机器学习问题，包括基于文本数据的深度学习，效果良好。
  • 组成与使用方式 ：OML4SQL 随 Oracle 数据库免费提供，由三个 PL/SQL 包组成：DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS、DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMING 和 DBMS_DATA_MINING。它可在 Oracle SQL Developer、Oracle SQL Developer Web、Oracle 自治数据库中的 Oracle Machine Learning Notebooks 或任何能调用 PL/SQL 包的接口中使用。Oracle SQL Developer 还有 OM
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滚雪球学Oracle[8.4讲]：机器学习与Oracle数据库：结合AI与数据管理的智能化之路
**My Coding Family**
10-07 1409
在上期内容【区块链与Oracle】中，我们讨论了如何通过Oracle Blockchain平台与传统数据库相结合，提升数据透明性和安全性。在现代企业中，数据不仅需要安全地存储和管理，还应通过数据分析与预测为业务决策提供支持。**机器学习（Machine Learning）**作为数据科学的重要工具，能够从海量数据中提取有价值的洞见，实现更智能的业务流程。Oracle数据库通过集成机器学习功能，将数据存储与AI技术结合，使得用户能够在不脱离数据库环境的情况下训练模型、执行预测和分析任务。本文将详细探讨。
Oracle 第28章：Oracle机器学习
hummhumm的专栏
11-07 1334
通过Oracle提供的丰富工具和服务，企业和组织可以高效地进行数据科学和机器学习项目。从数据准备、模型训练、优化、解释，到模型监控、自动化机器学习，再到生产环境中的管理和维护，每一步都得到了充分的支持。这不仅加速了项目的交付周期，还提高了模型的准确性和实用性，为企业带来了显著的竞争优势。希望以上内容能为你提供有关如何在Oracle环境中实施和管理机器学习项目的深入见解。
【ORACLE】在ORACLE数据库中启用机器学习功能（OML）以支持PYTHON脚本的运行
DarkAthena的博客
10-12 960
前言 在 oracle 数据库 21C（20C）版本中，ORACLE数据库加入了机器学习功能，叫OML，全称（Oracle machine learning），并且加入了对python语言的支持，组件名叫 oml4py。这个组件是部署在数据库服务器端，然后有客户端，可使用python连接数据库进行机器学习操作，并且支持在oracle数据库存储中创建管理python脚本并运行它。这样，我们可以通过这个功能，给ORACLE数据库添加python函数。以下内容根据oracle官网多篇文档翻译整合加本人实测遇坑优化
Oracle Cloud Infrastructure:In-database Machine Learning在数据库机器学习中的应用
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
10-14 377
In-database Machine Learning（IDML）是一种机器学习范式，旨在直接在数据库管理系统（DBMS）上训练和部署机器学习模型。IDML利用数据库系统的优化功能，提高了训练速度和模型的可扩展性。包括30多个并行的高性能算法，可在Oracle数据库中快速部署并与应用程序集成。Oracle机器学习通过使用SQL、R等Python在数据库中构建和部署机器学习模型，支持针对Oracle数据库和大数据的可扩展机器学习。使数据科学家和其他数据专业人员能够快速构建模型，而无需担心数据准备和管理。
Oracle Business Intelligence with Machine Learning Artificial 无水印原版pdf
12-29
Oracle Business Intelligence with Machine Learning Artificial Intelligence Techniques in OBIEE for Actionable BI 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
机器学习基础：从概念到应用的全面解析
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
06-23 1351
机器学习（ML）是人工智能（AI）的核心支柱，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。作为AI大模型的基础，机器学习通过数据驱动的方式，让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策。本文将深入讲解机器学习的基础知识点，包括核心概念、原理及其在实际场景中的应用，，适合希望深入理解ML的开发者参考。
基于机器学习的垃圾邮件过滤
m0_73485263的博客
09-22 2902
本文开发的垃圾邮件过滤系统使用的开发工具主要是IntelliJ IDEA，数据库使用MySQL，界面采用Java Swing开发，数据集使用trec06c。IntelliJ IDEA是被认为当前Java开发效率最好的一款IDE工具，它整合了开发过程中实用的很多功能[9]，并且界面整洁、美观。使用它的一个重要原因是对于Java语言规范适配，这对项目环境以及项目配置的搭建有着很大的帮助。其次是代码生成较好，相比于其他工具IntelliJ IDEA功能更加强大并且在编写代码的过程中不易出错。
Oracle云平台服务目录：200+服务全景解析
AI天才研究院
06-23 1051
随着企业数字化转型的深入，云计算平台的服务丰富度和技术成熟度成为关键竞争力。Oracle云平台（Oracle Cloud Infrastructure, OCI）经过多年发展，已构建起覆盖基础设施、开发平台、行业应用的完整服务体系，累计推出超过200项核心服务。本文旨在通过系统化分类和技术解析，帮助读者理解OCI服务的架构逻辑、技术优势及实际应用场景，为企业选型、架构设计和开发落地提供决策依据。服务分类体系：按IaaS/PaaS/SaaS划分，构建服务全景图技术深度解析。
oracle可视化工具_41款实用工具，数据获取、清洗、建模、可视化都有了
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导读：在数据科学活动的不同阶段，有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术，如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。作者：拉金德拉·阿卡拉卡(Rajendra Akerkar)、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加(Priti Srinivas Sajja)如需转载请联系大数据(ID：hzdashuju)诸如结构式访谈、非结构式访谈、开放式问卷调查、封闭式问卷调查、记录评...
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本书《Oracle机器学习实战指南》深入解析了在Oracle数据库中应用机器学习技术的各个方面，专注于两个重要的工具：OML4SQL和OML Notebooks。该书旨在为数据库开发者和管理员提供一套从数据准备到模型构建，再到模型...
1、机器学习入门：概念、应用与工具全解析
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本文全面解析了机器学习的基本概念、发展历程、主要算法类型（如监督学习与无监督学习）、广泛应用领域（涵盖软件、医疗、广告、零售等）以及常用编程语言和工具。详细介绍了Python、R、Matlab、Scala等语言在机器学习中的应用，并探讨了Weka、DeepLearning4J、Kafka、Spark等关键工具和技术。同时，文章还深入讲解了从数据预处理、模型训练到评估部署的完整机器学习项目流程，涵盖统计分析、决策树、聚类、神经网络、自然语言处理、图像识别等多个核心技术，帮助读者系统掌握机器学习的知识体系并应用
机器学习评价指标：准确率与F1分数的深入解析
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
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机器学习评价指标：准确率与F1分数解析 在机器学习分类任务中，准确率（Accuracy）和F1分数是核心评价指标。准确率衡量模型总体预测正确率（(TP+TN)/总样本数），简单直观但易受类别不平衡影响；F1分数则是精确率（Precision）与召回率（Recall）的调和平均（2×Precision×Recall/(Precision+Recall)），更适合不平衡数据或重视正例的场景（如医疗诊断）。 对比与选择： 准确率适用于类别平衡、错误成本相似的场景（如手写数字识别）。
22、机器学习与大数据技术栈解析
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本文详细解析了机器学习与大数据技术栈的核心技术、数据集成方法、呈现与应用层技术以及现实生活中的应用场景。文章涵盖了Solr、Apache Spark和Azure HDInsight等关键技术的特性与优势，探讨了数据集成在迁移、分析和报告生成中的重要性，并介绍了多种用于数据可视化的工具和技术。此外，还讨论了反洗钱智能系统、决策支持报告的构建流程以及未来机器学习的发展趋势，为企业和开发者提供了全面的技术选型建议和前瞻性的思考。
滚雪球学Oracle[8.2讲]：机器学习与Oracle数据库
**My Coding Family**
10-07 1174
在上期内容【区块链与Oracle】中，我们讨论了如何通过Oracle Blockchain平台与传统数据库相结合，提升数据透明性和安全性。在现代企业中，数据不仅需要安全地存储和管理，还应通过数据分析与预测为业务决策提供支持。**机器学习（Machine Learning）**作为数据科学的重要工具，能够从海量数据中提取有价值的洞见，实现更智能的业务流程。Oracle数据库通过集成机器学习功能，将数据存储与AI技术结合，使得用户能够在不脱离数据库环境的情况下训练模型、执行预测和分析任务。本文将详细探讨。
ORACLE18C具有什么特性,Oracle机器学习五大特性：18c 提供自治数据库索引优化
weixin_42479284的博客
04-04 289
在 Oracle 18c 以及 Oracle 19c 的产品中，机器学习 成为一个重要的 战略技术点，Larry Ellison 在演讲中也不断提到 Machine Learning，那么机器学习在 Oracle 数据库中到底有什么样的应用？是 纸上谈兵 还是 性能利器？在最近 Oracle 活动的一页 PPT 上，我们看到了一些信息，云和恩墨的专家们在这些活动中和 Oracle 研发领袖们不断探...
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
最新发布
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
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内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
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