注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于粗糙集的决策表知识约简研究

  2. 在知识发现过程中，由于待处理的数据集有时带有噪声或不完整，因此需要能处理不精确、不确定数据的理论和方法。粗糙集理论正是满足这种要求的新型数学工具。基于粗糙集的知识发现过程，就是利用粗糙集理论与方法从数据中挖掘出新颖的、有用的非平凡的模式过程。围绕知识约简这个核心研究问题，分别从差别矩阵、启发式信息及数据库系统的角度对知识约简进行了深入研究。将粗糙集引入Vague目标信息系统，讨论了Vague目标信息系统的知识约简问题。相关主要工作有以下几方面： 现有差别矩阵只适用于一致或部分一致决策表，对于完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-26
    • 文件大小：829440
    • 提供者：yanfox

  1. 数据挖掘 / 知识发现的算法

  2. 数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-08
    • 文件大小：463872
    • 提供者：yangzhifeng045

  1. 数据挖掘神经网络算法

  2. 　　数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成，（3）数据选择，（4）数据变换，（5）数据挖掘

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-18
    • 文件大小：291840
    • 提供者：fanxy5506292

  1. 数据挖掘相关算法神经网络算法

  2. 　　数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成，（3）数据选择，（4）数据变换，（5）数据挖掘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-18
    • 文件大小：970752
    • 提供者：fanxy5506292

  1. 数据挖掘入门精华和基本概念

  2. 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：chouchouzhu9696

  1. 数据挖掘 dataMining

  2. 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：suixingbugai

  1. 数据挖掘/ 知识发现 算法

  2. 1.1 数据挖掘 / 知识发现 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。 （3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法，即偏重于模型和算法。 （4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：463872
    • 提供者：justin973

  1. 数据挖掘技术与应用　ＤＭ　　技术　　计算机

  2. 数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。介绍该领域的基本知识、技术与应用前景

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2011-05-25
    • 文件大小：192512
    • 提供者：sdctw87

  1. 数据库系统导论（第7版）

  2. 目 录 译者序 第7版序言 第一部分 基础知识 第1章 数据库管理概述 1 1.1 引言 1 1.2 什么是数据库系统 3 1.3 什么是数据库 6 1.4 为什么用数据库 10 1.5 数据独立性 12 1.6 关系系统及其他 15 1.7 小结 17 练习 17 参考文献和简介 19 部分练习答案 19 第2章 数据库系统体系结构 22 2.1 引言 22 2.2 三级体系结构 22 2.3 外模式 24 2.4 概念模式 26 2.5 内模式 26 2.6 映象 27 2.7 数据库管理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-19
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：erohuacty

  1. 数据挖掘课件

  2. 数据挖掘，数据仓库，数据预处理，OLAP，数据立方体，分类与预测，挖掘平凡模式，关联和相关

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-06-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yuerc

  1. 数据挖掘算法介绍

  2. 数据挖掘是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并能最终被人理解的模式(pattern)的非平凡的处理过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-10
    • 文件大小：994304
    • 提供者：u010640864

  1. 数据挖掘教程

  2. 数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_17151125

  1. 数据挖掘原理与算法(pdf)

  2. 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-26
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：jpl12

  1. 哈尔滨工业大学数据挖掘课件

  2. 数据挖掘，哈尔滨工业大学课件，数据仓库，数据预处理，OLAP，数据立方体，分类与预测，挖掘平凡模式，关联和相关，挖掘对象，图挖掘，社会网络分析与多关系数据挖掘

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：dashan8608

  1. 数据挖掘决策树ID3

  2. 　数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 　　并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-29
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lyzer2002

  1. 大数据时代的数据挖掘

  2. 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38723242

  1. 数据仓库、OLAP和数据挖掘、统计分析的关系和区别分析

  2. 数据挖掘(DataMining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。硬要去区分DataMining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为DataMining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，DataMining

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38607311

  1. 大数据时代的数据挖掘

  2. 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38581447

  1. 数据仓库、OLAP和数据挖掘、统计分析的关系和区别分析

  2. 数据挖掘(DataMining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。硬要去区分DataMining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为DataMining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，DataMining

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38517892

  1. python适合做数据挖掘吗

  2. Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样？关于这个问题的回答，大家首先要知道什么是数据挖掘。所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 数据挖掘基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。那么当今社会，数据挖掘就业前景可观吗？掌握数据挖掘的技术到底能不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38546846
« 12 »