數(shù)據(jù)挖掘：基于關(guān)聯(lián)挖掘的商品銷售分析
2020-06-09 08:32:36
當(dāng)前時代大數(shù)據(jù)炙手可熱，數(shù)據(jù)挖掘也是人人有所耳聞，但是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘更具體的算法，外行人了解的就少之甚少了。數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法，聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場對算法
2018-11-06 17:02:30
挑戰(zhàn),如推薦效率,推薦精度等問題。針對商品推薦系統(tǒng)所面臨的主要挑戰(zhàn),本文從以下幾個方面對電子商務(wù)推薦系統(tǒng)以及所用到的技術(shù)進行了分析和研究。首先,詳細分析了各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點和Web挖掘及其在電子商務(wù)
2010-04-24 09:23:12
針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運行效率不高的問題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫中，在簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的同時，大大提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率。通過對幾種典型數(shù)據(jù)挖掘算法在銀行卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的試驗，證實了該模型的有效性和實用性。
2020-03-11 06:36:59
AlphaFuzzer是一款多功能的漏洞挖掘工具，到現(xiàn)在為止，該程序以文件格式為主。1.0版本主要包含了：一個智能文件格式的漏洞挖掘框架。一個通用文件格式的fuzz模塊。此外，他還包含了一個ftp服務(wù)器程序的fuzz模塊。一個程序參數(shù)的fuzz模塊。一些shellcode處理的小工具。
2019-07-15 06:44:21
，因此大數(shù)據(jù)處理和挖掘技術(shù)就此出現(xiàn)?！ 〈?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高
2018-11-02 14:08:08
產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)
2019-03-14 11:50:51
，使得決策結(jié)果也會受到影響。所以，數(shù)據(jù)處理能力的高低對于高層領(lǐng)導(dǎo)決策者來說，是需要數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)挖掘能力、數(shù)據(jù)整合能力的統(tǒng)一協(xié)調(diào)，因為數(shù)據(jù)處理的結(jié)果不僅關(guān)系到?jīng)Q策的方向，更關(guān)系到未來的發(fā)展趨勢
2018-12-05 11:49:09
【產(chǎn)品簡介】ZDS4000系列數(shù)據(jù)挖掘型示波器產(chǎn)品簡介（簡版英文）
2022-10-18 07:08:04
《數(shù)據(jù)分析與挖掘實戰(zhàn)》總結(jié)及代碼練習(xí)---chap3 數(shù)據(jù)探索
2020-05-25 13:25:38
招聘崗位機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘工程師/信號與信息處理（實習(xí)） 崗位職責(zé)：1.篩選現(xiàn)場基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計總體數(shù)據(jù)特性；2.快速學(xué)習(xí)現(xiàn)場數(shù)據(jù)特性，對各類現(xiàn)場原始進行有效分類和挖掘。 崗位要求：1.數(shù)學(xué)專業(yè)、信號
2017-08-18 10:26:22
一名數(shù)據(jù)挖掘工程師給新人整理的入門資料四年前我一次聽說數(shù)據(jù)挖掘這個詞，三年前我學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)挖掘理論知識，兩年前我做了幾個與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的項目，一年前我成為一名數(shù)據(jù)挖掘工程師，今天我把數(shù)據(jù)挖掘入門資料
2017-09-01 11:05:58
想要自學(xué)云計算和數(shù)據(jù)挖掘想問下這些方面有哪些內(nèi)容該從何開始求大神們指教謝謝
2016-04-19 00:07:25
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間，主要有什么關(guān)系？
2020-03-16 11:35:54
人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
2020-05-14 16:02:52
`12月28日下午，2017中國國際大數(shù)據(jù)挖掘大賽在貴安落幕，博為101異構(gòu)數(shù)據(jù)采集技術(shù)團隊不負眾望，擊敗來自華爾街的Clearable 區(qū)塊鏈、精子基因數(shù)據(jù)庫、城市交通大數(shù)據(jù)等眾多強隊，勇奪比賽
2018-01-02 10:33:35
【作者】：莊雄雄;呂蘭蘭;高宋俤;齊京峰;【來源】：《心智與計算》2010年01期【摘要】：近年來,關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要研究方向之一。而對關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究也集中在如何高效的找出頻繁項
2010-04-24 09:55:51
【作者】：賴興瑞;張東站;段江嬌;【來源】：《心智與計算》2010年01期【摘要】：股票價格行為數(shù)據(jù)挖掘激發(fā)了計算機科學(xué)、機器學(xué)習(xí)及其他領(lǐng)域研究的廣泛關(guān)注。然而,由于股票價格本身的不確定性和股市
2010-04-24 09:56:07
機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用（經(jīng)典）
2023-09-26 07:56:49
。更多的需要處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成了近年來研究和攻克的方向。 大數(shù)據(jù)，它指的是數(shù)據(jù)集是非常大，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫管理工具來處理，也出現(xiàn)了許多重要的應(yīng)用，比如上網(wǎng)搜索，商業(yè)信息，社交網(wǎng)絡(luò)，社交媒體，基因組學(xué)
2019-01-21 11:39:39
面向生產(chǎn)設(shè)備實時監(jiān)控的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究摘 要: 介紹了異常檢測技術(shù)及算法,并將基于距離的異常檢測技術(shù)與基于密度的異常檢測技術(shù)結(jié)合起來應(yīng)用于制造業(yè)設(shè)備狀況和產(chǎn)品質(zhì)量的實時監(jiān)控;提出了實時監(jiān)控的系統(tǒng)
2009-08-08 09:43:47
摘要:主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、發(fā)展、定義和任務(wù)，討論了常用的挖掘方法和工具，最后舉例介紹了數(shù)據(jù)挖掘的一些應(yīng)用.關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;知識發(fā)現(xiàn);決策樹
Abstract:Th is
2009-01-08 21:23:12
12 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，又稱為數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)，是20世紀(jì)90年代在信息技術(shù)領(lǐng)域開始迅速發(fā)展起來的計算機技術(shù)。作者結(jié)合自己近20年從事人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等方面的科研工
2009-01-13 15:10:270 負關(guān)聯(lián)規(guī)則反映了數(shù)據(jù)項之間的互斥關(guān)系，能提供很多有用的信息，在決策支持中起重要作用，但現(xiàn)行的挖掘算法主要是針對單一數(shù)據(jù)庫的挖掘，多數(shù)據(jù)庫中負關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘還未
2009-03-20 14:27:127 高維大數(shù)據(jù)集對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法提出了挑戰(zhàn)。該文把挖掘任務(wù)分解為挖掘頻繁長模式與短模式2 個子問題，提出一種在高維大數(shù)據(jù)集中挖掘長項集的算法，即inter-transaction。該
2009-04-17 08:41:4027 基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘(PPDM)的目標(biāo)是在保護原始數(shù)據(jù)的情況下建立挖掘模型并得到理想的分析結(jié)果。該文從PPDM的總體需求出發(fā)，基于數(shù)據(jù)隱藏，將PPDM技術(shù)分為安全多方計算技術(shù)、
2009-04-23 10:18:5316 將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具體應(yīng)用到電信欺詐偵測領(lǐng)域中，提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電信欺詐偵測模型。利用某移動運營商的真實數(shù)據(jù)對本文的模型進行了驗證。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘；欺
2009-05-30 08:59:5829 目前，盡管基于網(wǎng)格計算、知識網(wǎng)格的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都還不成熟，但隨著研究的不斷深入，數(shù)據(jù)挖掘的工具及其算法也必將在分布性、并行性、靈活性和有效性方面得到進一步發(fā)
2009-06-15 09:16:539 隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的增長,Web數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘研究的熱點之一,尤其是應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)城。本文首先闡述了電子商務(wù)中Web數(shù)據(jù)挖掘的資源及其流程,然后在此基礎(chǔ)上提出了
2009-08-04 08:29:4913 銷售管理與輔助決策系統(tǒng)是以多年的銷售數(shù)據(jù)為研究對象，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和序列規(guī)則挖掘的方法，從中分析、挖掘和提取全面、綜合、宏觀的輔助決策信息，并能預(yù)測客戶的
2009-08-06 10:18:196 本文在深入研究數(shù)據(jù)挖掘、入侵檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對目前入侵檢測系統(tǒng)存在的問題,構(gòu)建了一個基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能檢測已知和未知的入侵行為,可降低漏報
2009-08-13 10:12:4012 本文在針對關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori 算法的基礎(chǔ)上,為了提高用戶數(shù)據(jù)挖掘的人機交互性能,解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生冗余規(guī)則的問題,提出了基于用戶導(dǎo)向的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法SQL-IIAR 算法
2009-08-26 11:41:3911 以數(shù)據(jù)挖掘算法的研究作為核心,結(jié)合電子商務(wù)平臺的特點深入討論了在現(xiàn)實面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中的應(yīng)用。
2009-09-01 09:46:389 文章介紹了數(shù)據(jù)挖掘中常用技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，并且探討了粗糙集方法，決策樹方法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則方法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險風(fēng)險規(guī)則挖掘中的應(yīng)用。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)
2009-09-04 08:16:3015 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為解決“數(shù)據(jù)爆炸”時代出現(xiàn)的“信息缺乏”的最有效手段之一，受到了企業(yè)界的極大關(guān)注。文章闡述了電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技
2009-09-09 09:57:4515 為了提高對隱私數(shù)據(jù)的保護程度和挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性,提出一種有效的隱私保護分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。理論分析表明本文提出的隱私保護關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法具有很好的隱私性和高
2009-09-26 15:17:5811 分類規(guī)則挖掘算法綜述:分類規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的研究領(lǐng)域。通過介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類算法，總結(jié)了各種算法的優(yōu)缺點，給出了分類算法的應(yīng)用以及
2009-10-10 14:24:293 論數(shù)據(jù)挖掘中的個人數(shù)據(jù)隱私權(quán)問題:【摘要】數(shù)據(jù)挖掘中的個人數(shù)據(jù)隱私權(quán)問題是一個學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域。主要探討數(shù)據(jù)挖掘對個人數(shù)據(jù)隱私權(quán)的影響，以及保護數(shù)據(jù)挖掘中
2009-10-10 15:15:367 當(dāng)前軟件開發(fā)、測試、維護過程會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息，而這些信息是進行軟件維護所必需的基礎(chǔ)信息，如何高效地利用這些信息是能否成功進行軟件維護的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為這
2009-12-18 16:11:3117 本文從中醫(yī)“毒熱”理論研究的需求出發(fā)，分析得出“中醫(yī)毒熱”數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的挖掘目標(biāo)；然后根據(jù)挖掘目標(biāo)，提出了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計方案；最后,利用java 技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)，
2009-12-25 14:42:0914 針對工業(yè)鍋爐的常見故障，提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘方法的鍋爐故障診斷技術(shù)。通過建立一個智能化的數(shù)據(jù)挖掘工具，直接從大量實時數(shù)據(jù)中獲取故障診斷知識進行故障診斷。數(shù)
2010-01-11 14:28:4213 在數(shù)據(jù)挖掘中我們往往會忽略離群數(shù)據(jù)，可是這些數(shù)據(jù)卻往往包含重要的信息。本文采用了將決策樹與相異度相結(jié)合的方式進行離群數(shù)據(jù)的挖掘。通過計算決策樹中各屬性的信息
2010-01-15 14:28:055 為了提高入侵檢測系統(tǒng)的效率，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測。本文實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)，采用了分層分類與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析數(shù)據(jù)。經(jīng)過系統(tǒng)測試，能夠完成
2010-01-22 15:21:489 以決策樹數(shù)據(jù)挖掘分類算法在金融客戶關(guān)系管理（CRM）中的應(yīng)用為例，進行了數(shù)據(jù)挖掘的嘗試，從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的銷售規(guī)律和客戶群特征，從而提高CRM對市場活動和銷售活動的分
2010-08-02 12:18:080 為了給企業(yè)快速、低成本構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)提供參考與借鑒，研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點，得出可以使
2011-06-08 16:06:230 電力網(wǎng) 的損耗受多種因素影響，挖掘線損率與各種影響因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，進而找出對線損影響大的因素，對節(jié)能降損有重要的指導(dǎo)意義。把數(shù)據(jù)挖掘中的聚類和FP-Growth 算法應(yīng)用在
2011-06-30 17:51:480 針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運行效率不高的問題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫中，在
2012-08-13 17:39:4859 海量數(shù)據(jù)干擾下的危險Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究_王曙霞
2017-01-03 18:00:370 滅火指揮數(shù)據(jù)挖掘研究_施偉榮
2017-01-03 15:24:450 大數(shù)據(jù)環(huán)境下相容數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘_張春生
2017-01-07 19:08:430 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校就業(yè)預(yù)測分析中的應(yīng)用_蔡麗艷
2017-03-14 08:00:001 數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)話題跟蹤中的應(yīng)用_張偉
2017-03-14 08:00:000 蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘分類中的研究_熊斌
2017-03-19 11:45:570 Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實踐 作者：Robert Layton人民郵電出版社隨書代碼以及數(shù)據(jù)集，現(xiàn)在網(wǎng)上并無此數(shù)據(jù)集 為隨書配套資源。
2017-09-06 17:04:1532 構(gòu)建面向CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
2017-09-09 09:07:518 針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運行效率不高的問題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫中，在簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的同時，大大提高
2017-10-17 16:21:390 隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展，人們接收的數(shù)據(jù)日益增多，這些數(shù)據(jù)具有量大、異構(gòu)、復(fù)雜等特點，研究者難以發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中蘊含的模式和知識，但對其進行分析能發(fā)現(xiàn)和預(yù)測科研與商業(yè)領(lǐng)域上未來的發(fā)展趨勢，具有不可估量
2017-11-02 14:29:465 針對石油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量急劇增長，數(shù)據(jù)之間不能達成共享，管理不能保持統(tǒng)一等問題，研究并設(shè)計了石油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析系統(tǒng)。通過構(gòu)建石油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫模型，用于完成數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)集成等數(shù)據(jù)預(yù)處理
2017-11-14 10:39:176 在大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架中，包含有海量的圖片、聲音、文字等數(shù)據(jù)信息，由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動干擾，導(dǎo)致對待訪問的目標(biāo)數(shù)據(jù)的隱蔽性較強，對隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法
2017-11-16 10:50:5113 針對現(xiàn)有的基于垂直格式挖掘頻繁項集采用正交的方式兩兩進行比較耗費大量時間和產(chǎn)生的Tid集可能很大浪費存儲空間的問題，提出了一種基于三角矩陣和差集的垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項集的挖掘算法。該算法利用差集解
2017-11-20 10:34:334 由于云計算的諸多優(yōu)勢，用戶傾向于將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)外包到專業(yè)的云服務(wù)提供商，然而隨之而來的是用戶的隱私不能得到保證．目前，眾多學(xué)者關(guān)注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲的隱私保護問題，而隱私保護數(shù)據(jù)
2017-12-26 15:01:180 數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程?！?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和技術(shù)很多，有多種分類法。淺析十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如下所述
2017-12-29 11:53:42
69469 本文研究了基于Spark的并行數(shù)據(jù)挖掘，并將其應(yīng)用到了流程對象數(shù)據(jù)分析中。文章通過對串行的流程 對象數(shù)據(jù)挖掘算法流的研究，提出了一種基于Spark并行計算框架的并行化算法流解決方案，并通過編 程實現(xiàn)、并行效率測試、算法調(diào)優(yōu)，最終得出一個并行效果良好的并行數(shù)據(jù)挖掘方案。該并行方案明顯 提高了計算效率。
2017-12-30 17:31:040 數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計學(xué)不同。統(tǒng)計學(xué)推斷是假設(shè)驅(qū)動的，即形成假設(shè)并在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上驗證他；數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，即自動地從數(shù)據(jù)中提取模式和假設(shè)。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是提取可以容易轉(zhuǎn)換成邏輯規(guī)則或可視化表示的定性模型，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)相比，更加以人為本。
2017-12-31 12:19:4318497 
數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過對海量數(shù)據(jù)進行挖掘，尋找數(shù)據(jù)的存在模式，從而通過數(shù)據(jù)挖掘來解決具體問題。其更多是針對某一個具體的問題，是以解決具體問題為導(dǎo)向的。
2017-12-31 12:41:544565 由于不確定數(shù)據(jù)的向下封閉屬性，挖掘全部頻繁項集的方法會得到一個指數(shù)級的結(jié)果。為獲得一個較小的合適的結(jié)果集，研究了在不確定數(shù)據(jù)上挖掘頻繁閉項集，并提出了一種新的頻繁閉項集挖掘算法-NA-PFCIM
2018-01-02 18:35:340 多尺度理論已被引入到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，但人們對其研究仍不夠深入和完善，缺乏普適性理論與方法．隨著大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的不斷深入，其研究變得更加迫切．針對上述問題，進行了普適的多尺度數(shù)據(jù)挖掘理論和方法的研究
2018-01-05 10:58:070 于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法Apriori 算法廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，通過對數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進行了分析和挖掘，挖掘出的這些信息在決策制定過程中具有重要的參考價值。
2018-02-04 09:37:563450 
《機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法和應(yīng)用》 來源：互聯(lián)網(wǎng)(轉(zhuǎn)載協(xié)議)發(fā)布日期：2011-09-16 09:56瀏覽： 7729 次專欄投稿值班編輯：QQ281688302 《機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法
2018-06-27 18:38:01639 本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法：描述型分析、診斷型分析、預(yù)測型分析和指令型分析。
2018-12-19 16:42:124084 （1）數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)集中的大量數(shù)據(jù)挖掘出有趣知識的過程。
（2）數(shù)據(jù)挖掘，又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn) （ KnowledgeDiscovery in Databases）或知識發(fā)現(xiàn)， 它是一個從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價值的模式或規(guī)律等知識的非平凡過程，它與數(shù)據(jù)倉庫有著密切的聯(lián)系。
2018-12-20 16:04:336 本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用算法，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸（logisticregression）、最近鄰算法——KNN、決策樹、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3313064 本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的功能，分別是數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)估計、數(shù)據(jù)預(yù)測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分組、數(shù)據(jù)聚類。
2019-04-10 16:35:125511 本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有哪些，分別是關(guān)聯(lián)分析（associationanalysis）、聚類分析（clustering）、分類（classification）、預(yù)測（predication）、時序模式（time-seriespattern）。
2019-04-10 16:03:0019705 本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的四類方法，分別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法、決策樹方法、粗集方法。
2019-04-10 16:40:2512510 本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的特點是什么，分別是基于大量數(shù)據(jù)、非平凡性、隱含性、新奇性、價值性。
2019-04-10 16:42:508004 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
2019-04-17 10:42:163653 數(shù)據(jù)挖掘就是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或者其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣知識的過程。它是在多種數(shù)據(jù)存儲方式的基礎(chǔ)上，借助有效的分析方法和工具，從傳統(tǒng)的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫功能（增加、刪除、修改、查詢、統(tǒng)計
2019-05-15 16:31:42843 
計算機、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)，具有深厚的統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘知識，熟悉數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù);
2019-06-09 17:24:005565 在12月25日舉行的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)與發(fā)展高峰會上，中國工程院院士鄔賀銓進行了《數(shù)據(jù)價值挖掘的挑戰(zhàn)》主題演講，就數(shù)據(jù)融合的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范發(fā)表了看法。
2020-12-28 09:09:191712 數(shù)量大、質(zhì)量良莠不齊的狀況，如何從海量的用戶評論數(shù)據(jù)中省時省力地挖掘出有價值的需求，具有重要的研究與現(xiàn)實意義。文中著眼于APP開發(fā)問題，取360手機助手中的APP用戶評論數(shù)據(jù)，旨在挖掘蘊含于用戶評論數(shù)據(jù)中的軟件需求。首先，從功能性需求與非功能性
2021-04-23 10:43:348 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和云計算技術(shù)的廣泛應(yīng)用，許多數(shù)據(jù)存儲在不同的服務(wù)器上，分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。智能agent在各自的站點上得到部分挖掘結(jié)果，分布式數(shù)據(jù)挖掘可以將這些部分的挖掘結(jié)果聚合成為全局
2021-06-17 14:57:3613 數(shù)據(jù)挖掘是指通過大量的程序，通過數(shù)據(jù)分析確定趨勢和模式，建立關(guān)系，從而解決業(yè)務(wù)問題。換句話說，數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出來的
2021-09-29 11:39:142911 數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理
2021-09-29 11:27:182332 4．大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，突破用戶興趣
2022-04-06 14:24:35337 
摘要：本文首先介紹了微電子領(lǐng)域及該領(lǐng)域中半導(dǎo)體制造的發(fā)展現(xiàn)狀，然后分析了數(shù)據(jù)挖掘在半導(dǎo)體制造中應(yīng)用的必要性和可行性。最后重點討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在研究晶圓制造質(zhì)量異常問題中的應(yīng)用，文章中給出了半導(dǎo)體
2023-07-18 15:43:200 分類是用于識別什么樣的事務(wù)屬于哪一類的方法，可用于分類的算法有決策樹、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等等?！ ?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘的一般流程 第一步，建立模型，確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:020 。 機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是一對相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域。它們都是理解數(shù)據(jù)、建立模型和提取知識的工具，但目標(biāo)和方法有所不同。在這篇文章中，我們將比較機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘，并討論它們之間的區(qū)別和聯(lián)系。 機器學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)是一種人工
2023-08-17 16:11:331014 用的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)工具。 一、數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中自動或半自動地發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)系、規(guī)律或模式的過程。Python中有許多數(shù)據(jù)挖掘工具可供使用，以下是其中一些常用的工具： 1. NumPy和Pandas NumPy是一個Python庫，用于處理數(shù)組和矩陣運算。它可以用于執(zhí)
2023-08-17 16:29:38818 python數(shù)據(jù)挖掘案例 Python數(shù)據(jù)挖掘在各個領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，從而為決策和優(yōu)化提供依據(jù)。本文將介紹一些Python數(shù)據(jù)挖掘的案例，以展示
2023-08-17 16:29:45715 數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，從而為業(yè)務(wù)決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:481599 數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)是兩個不同的概念，但它們有一些重要的相似之處。這篇文章將詳細介紹數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系以及它們在現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)中的作用。 一、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:29:501825 數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)是兩個非常相關(guān)的領(lǐng)域，但是在很多情況下它們被誤解為是同一種東西。事實上，數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)有很多的不同之處，但也有很多的相似之處。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:29:542004 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ， 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，越來越多的人們認識到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘在實踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370 數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深奧難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496 
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深奧難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-18 15:00:10606 
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