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
的所有需求。而這三類里又包含許多經(jīng)典算法。而今天，小編就給大家介紹下數(shù)據(jù)挖掘中最經(jīng)典的十大算法，希望它對你有所幫助。一、 分類決策樹算法C4.5C4.5，是機器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹算法，它是決策樹
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
，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
挖掘方法)，智能建模分析(機器學(xué)習(xí)方法)，統(tǒng)計分析等?！ ?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)解釋：對于廣大的數(shù)據(jù)信息用戶來講，最關(guān)心的并非是數(shù)據(jù)的分析處理過程，而是對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋與展示。數(shù)據(jù)解釋常采用的方法有：可視化方式
2018-11-02 14:08:08
《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
與信息處理專業(yè)，本科以上學(xué)歷；2.有較好數(shù)學(xué)以及信號處理基礎(chǔ)，熟悉基本的的數(shù)據(jù)挖掘/機器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、回歸、貝葉斯、聚類等算法模型；3.熟悉信號與系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)；4.能夠熟練運用MATLAB
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
【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
如何入坑單片機？如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)單片機？
2021-10-18 06:31:09
如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)質(zhì)量管理
2023-03-06 22:29:24
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
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
處理那些本來就模糊而且非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù),所以它是一個多學(xué)科混雜的領(lǐng)域,涵蓋了信息技術(shù)、文本分析、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù) 文本挖掘同信息抽取和信息檢索
2019-01-21 11:39:39
請問要系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Linux 具體要學(xué)哪些方面？是個什么樣的步驟？謝謝哈！
2013-03-27 09:54:02
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
研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的Internet遠程教學(xué)模型和方法，提出利用數(shù)據(jù)挖掘解決基于Internet的遠程教學(xué)還存在的諸如怎樣獲得準確的反饋信息、怎樣實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)、怎樣實現(xiàn)自動答疑
2008-12-03 13:07:51
10 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 21:23:1212 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 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 本文講述了什么是數(shù)據(jù)挖掘，以及數(shù)據(jù)挖掘的兩種策略：有指導(dǎo)和無指導(dǎo)學(xué)習(xí)。作者用心臟病數(shù)據(jù)集范例來解釋有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的過程。實驗表明患心臟病病人的某些屬性特征和患心
2009-05-26 15:15:3417 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 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 本文介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在數(shù)據(jù)錄入、校對系統(tǒng)的設(shè)計思路、體系結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)要點。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；關(guān)聯(lián)規(guī)則參照表數(shù)據(jù)的準確錄入和高效的校對是各行業(yè)的產(chǎn)
2009-09-03 11:55:236 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 本文針對供應(yīng)鏈系統(tǒng)中缺乏數(shù)據(jù)積累、存在許多不確定因素及數(shù)據(jù)種類繁多的特點，提出采用建立供應(yīng)鏈仿真模型，并通過仿真輸出數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘的思想。該思想幫助決策者
2009-09-08 14:59:1122 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 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 本文在介紹空間數(shù)據(jù)挖掘、Agent 技術(shù)的概念和特點的基礎(chǔ)上，提出一個基于Agent的分布式空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，描述了其實現(xiàn)過程。由于在實現(xiàn)過程中只傳送執(zhí)行挖掘功能的移動Agent
2009-12-25 13:38:5614 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；然后根據(jù)挖掘目標，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 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 設(shè)計了一種基于Web挖掘的個性化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng),該系統(tǒng)給出了Web內(nèi)容挖掘、Web使用挖掘和Web結(jié)構(gòu)挖掘的結(jié)果,并結(jié)合其推薦結(jié)果為學(xué)習(xí)者提供個性化的服務(wù)。并給出個性化推薦算法。
2010-02-25 16:09:007 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 針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法在面向大型數(shù)據(jù)庫挖掘中存在的缺點，提出一種改進的優(yōu)化方法，通過對發(fā)現(xiàn)頻繁項集和產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則兩個環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，并將其應(yīng)用到醫(yī)院信息管理系統(tǒng)中的臨床診療數(shù)據(jù)庫中進行驗證，大大提高了病人病例挖掘的效率，為現(xiàn)代醫(yī)院信息化管理提供參考。
2016-01-04 15:10:490 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 構(gòu)建面向CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
2017-09-09 09:07:518 （Knowledge Discover in Database），數(shù)據(jù)統(tǒng)計的重點是參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。 數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出的結(jié)論是人的智力活動結(jié)果，數(shù)據(jù)挖掘得出的結(jié)論是機器從學(xué)習(xí)集（或訓(xùn)練集、樣本集）發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)則。 數(shù)據(jù)分析需要人工建模，數(shù)據(jù)挖掘自動完
2017-09-28 19:20:0918 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 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 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 
隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，我們需要借助一些有效的工具進行數(shù)據(jù)挖掘工作，從而幫助我們更輕松地從巨大的數(shù)據(jù)集中找出關(guān)系、集群、模式、分類信息等。借助這類工具可以幫助我們做出最準確的決策，為我們的業(yè)務(wù)獲取更多收益。
2017-12-31 12:26:5637053 
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 數(shù)據(jù)挖掘可以認為是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與機器學(xué)習(xí)的交叉，它利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)來管理海量的數(shù)據(jù)，并利用機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計分析來進行數(shù)據(jù)分析。
2018-01-05 15:20:293883 機器學(xué)習(xí)是一門更加偏向理論性學(xué)科，其目的是為了讓計算機不斷學(xué)習(xí)找到接近目標函數(shù)f的假設(shè)h。而數(shù)據(jù)挖掘則是使用了包括機器學(xué)習(xí)算法在內(nèi)的眾多知識的一門應(yīng)用學(xué)科，它主要是使用一系列處理方法挖掘數(shù)據(jù)背后的信息。
2018-01-05 19:02:3510382 關(guān)聯(lián)分析是一類非常有用的數(shù)據(jù)挖掘方法，能從數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬
2018-02-04 09:37:563450 
什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘指的是對現(xiàn)有的一些數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的處理和分析，最終得到數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間深層次關(guān)系的一種技術(shù)。
2018-04-10 16:50:125093 初看的話，會覺得機器學(xué)習(xí)和人工智能，數(shù)據(jù)挖掘講的東西很像，實際他們之間的關(guān)系可以概括為：
機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子方向 機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一種實現(xiàn)方式
2018-05-18 08:37:001904 
《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 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是Python工具包合集包括了：網(wǎng)頁爬蟲工具集，文本處理工具集，Python科學(xué)計算工具包，Python機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘 工具包
2018-09-07 17:14:4237 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 本文結(jié)合代碼實例待你上手python數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。
本文包含了五個知識點：
1. 數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)技術(shù)簡介
2. Python數(shù)據(jù)預(yù)處理實戰(zhàn)
3. 常見分類算法介紹
4. 對鳶尾花進行分類案例實戰(zhàn)
5. 分類算法的選擇思路與技巧
2019-03-03 10:10:233029 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 近日，荷蘭格羅寧根大學(xué)醫(yī)學(xué)中心（UMCG）的實驗心臟病學(xué)研究人員 Luis Eduardo Juarez-Orozco 等人，利用一個基于集成學(xué)習(xí) Boost 方法的機器學(xué)習(xí)模型（LogitBoost），實現(xiàn)了對冠心病人醫(yī)療數(shù)據(jù)的更充分挖掘，在判斷心梗的可能性上，超越了人類醫(yī)生。
2019-05-30 11:40:192926 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 日志數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生的過程性事件記錄數(shù)據(jù)，從日志數(shù)據(jù)中挖掘岀高質(zhì)量序列模式可幫助工程師髙效開展系統(tǒng)運維工作。針對傳統(tǒng)模式挖掘算法結(jié)果冗余的問題，提岀一種從時序日志序列中挖掘序列模式（DTS
2021-03-10 17:11:2812 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 基于終身機器學(xué)習(xí)的主題挖掘評分和評論推薦模型
2021-06-27 15:34:3742 數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。
2021-09-29 14:34:391504 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 深度學(xué)習(xí)在軌跡數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究綜述 來源：《?計算機科學(xué)與應(yīng)用》?，作者 李旭娟 等 摘要:? 在過去十年，深度學(xué)習(xí)已被證明在很多領(lǐng)域應(yīng)用非常成功，如視覺圖像、自然語言處理、語音識別等，同時
2022-03-08 17:24:101271 
簡單來說，機器學(xué)習(xí)就是針對現(xiàn)實問題，使用我們輸入的數(shù)據(jù)對算法進行訓(xùn)練，算法在訓(xùn)練之后就會生成一個模型，這個模型就是對當前問題通過數(shù)據(jù)捕捉規(guī)律的描述。然后我們將模型進一步導(dǎo)入數(shù)據(jù)，或者引入新的數(shù)據(jù)
2022-06-29 10:51:084769 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 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的對比與區(qū)別? 機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是當前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最熱門的領(lǐng)域之一。雖然它們之間存在一些對比和區(qū)別，但它們的共同點是研究如何有效地從海量數(shù)據(jù)中提取信息和洞察，并用于支持業(yè)務(wù)決策
2023-08-17 16:11:331014 python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí) Python是一個非常流行的編程語言，被廣泛用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在本篇文章中，我們將探討Python在數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，并介紹一些Python中常
2023-08-17 16:29:38818 Python數(shù)據(jù)挖掘的強大功能。 一、金融領(lǐng)域 1.股票價格預(yù)測 股票市場是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，而股票價格的預(yù)測對于投資者來說常常是至關(guān)重要的。Python數(shù)據(jù)挖掘可以分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)，并建立模型來預(yù)測未來股票價格的走勢，從而為投資者提供決策參考。 2.信用
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 數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)專業(yè)就業(yè)方向 隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的普及，我們現(xiàn)在生活在一個大數(shù)據(jù)時代中。大量的數(shù)據(jù)被收集并存儲在不同的領(lǐng)域，并且這些數(shù)據(jù)隨著時間的推移不斷增長。然而，這些數(shù)據(jù)對于人類
2023-08-17 16:29:581077 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 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)算法，其主要特點是模型由多個隱層組成，可以自動地學(xué)習(xí)特征，并進行預(yù)測或分類。該算法在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:53929 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（Data Mining）是一種從大量數(shù)據(jù)中提取出有意義的信息和模式的技術(shù)。它結(jié)合了數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域的理論和方法，通過高效的算法和工具，對大數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，從而
2024-02-03 14:19:55334
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