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(jìn)行了分析和研究。首先,詳細(xì)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
，因此大數(shù)據(jù)處理和挖掘技術(shù)就此出現(xiàn)。 大數(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(jìn)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
”。且中國物聯(lián)網(wǎng)校企聯(lián)盟認(rèn)為，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)，依靠大數(shù)據(jù)可以提供足夠有利的資源。 北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘實驗室張華平主任研發(fā)的NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是對語法、詞法和語義的綜合
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(jī)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(jìn)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
怎么實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的底層算法(書中包含了大量的程序清單)。數(shù)據(jù)挖掘方面，推薦Jiawei Han的《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》。該書比較容易讀懂，內(nèi)容廣泛且實用性強(qiáng)，特別適合初學(xué)者。以上信息具體可以訪問老男孩教育網(wǎng)站www.oldboyedu.com
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(jī)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(jī)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(jī)科學(xué)、機(jī)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(jī)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
用戶感興趣或者有用的模式的過程.文本挖掘涵蓋多種技術(shù),包括信息抽取,信息檢索,自然語言處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).它的主要用途是從原本未經(jīng)使用的文本中提取出未知的知識.但是文本挖掘也是一項非常困難的工作,因為它必須
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(jī)技術(shù)。作者結(jié)合自己近20年從事人工智能、機(jī)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(fù)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(fù)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(hù)的數(shù)據(jù)挖掘(PPDM)的目標(biāo)是在保護(hù)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(jìn)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(jìn)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(jī)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 當(dāng)今社會信息安全問題引起了人們的廣泛關(guān)注。本文介紹了入侵檢測的重要性以及傳統(tǒng)入侵檢測的類型和局限性，指出利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以克服這些局限性。本文給出了數(shù)據(jù)挖
2009-09-14 16:54:5412 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(hù)數(shù)據(jù)挖掘中
2009-10-10 15:15:367 根據(jù)實際連鑄生產(chǎn)線的現(xiàn)狀和使用要求，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對連鑄二冷動態(tài)配水模型的仿真、二冷制度以及水流密度與傳熱系數(shù)的換算進(jìn)行優(yōu)化，提高了自主開發(fā)動態(tài)配水模型的
2009-12-14 14:01:3611 當(dāng)前軟件開發(fā)、測試、維護(hù)過程會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息，而這些信息是進(jìn)行軟件維護(hù)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(jìn)行軟件維護(hù)的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為這
2009-12-18 16:11:3117 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(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 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(jìn)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 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(jìn)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 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(jìn)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(jìn)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(jìn)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 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 知識給人們使用，促使了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展。可視化技術(shù)是將計算機(jī)圖像處理技術(shù)、圖形學(xué)、輔助設(shè)計、人機(jī)交互和計算機(jī)視覺等多個學(xué)科相結(jié)合的一門學(xué)科，隨著可視化技術(shù)發(fā)展的需要，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與可視化技術(shù)相結(jié)合是發(fā)
2017-11-01 18:05:573 的研究價值與商業(yè)價值。因此，各界研究者連在一起，提出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程，其包含了統(tǒng)計學(xué)知識、人T智能、模式識別、各種建模技術(shù)以及算法等知識。近年來，針對
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(dá)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(jìn)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(hù)問題，而隱私保護(hù)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(jī)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。 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 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(jìn)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(zhǔn)確的決策，為我們的業(yè)務(wù)獲取更多收益。
2017-12-31 12:26:5637053 
數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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(rèn)為是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計分析來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
2018-01-05 15:20:293883 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 
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之聚類分析教程資料ppt下載
2018-04-08 11:41:376 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(jìn)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 《機(jī)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(jī)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(xì)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(xì)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(xì)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(xì)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(xì)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(jī)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 計算機(jī)、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(jìn)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)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 基于專利的打包機(jī)械數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜述
2021-07-05 16:20:307 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(jī)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(jī)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(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)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(jī)等等。 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 python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)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(jī)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(jī)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 的定義 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)都是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)的重要部分。下面分別從定義上介紹兩者的概念。 1. 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和知識的一種過程。它涉及到大量的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)
2023-08-17 16:29:501825 這兩個領(lǐng)域的相同點和不同點以及它們是如何相互作用的。 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的有意義的信息的過程。它涉及到各種技術(shù)和方法，包括統(tǒng)計分析、模式識別、數(shù)據(jù)可視化等。數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是識別可用
2023-08-17 16:29:542004 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ， 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 機(jī)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(kuò)大，越來越多的人們認(rèn)識到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是，機(jī)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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