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搜索资源列表

  1. 基于数据挖掘在微电子领域的应用与研究

  2. 摘要:本文首先介绍了微电子领域及该领域中半导体制造的发展现状，然后分析了数据挖掘在半导体制造中应用的必要性和可行性。最后重点讨论数据挖掘技术在研究晶圆制造质量异常问题中的应用，文章中给出了半导体制造中的数据挖掘流程示意图，并用主成分分析法分析产生异常的原因，最后得出合理的结论。 关键词：微电子、半导体制造、晶圆、数据挖掘、主成分分析、良好率

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2009-07-11
    • 文件大小：72704
    • 提供者：shupl1988

  1. 基于数据挖掘技术在软件工程中的应用探讨

  2. 摘要:本文首先介绍了数据挖掘的基本技术及其应用领域。接着介绍了软件工程的基本情况以及数据挖掘在软件工程中的应用流程。最后着重研究了软件开发信息库的数据挖掘步骤以及方法，同时还讨论到数据挖掘在软件缺陷中的应用。最后根据全文得出相应的结论

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-11
    • 文件大小：99328
    • 提供者：shupl1988

  1. 数据仓库与数据挖掘课件

  2. 数据仓库与数据挖掘比较深奥，但该课件对于一个初学者来说是很友好的，考虑到大家基础不一样，该课件可使用于大部分有志于在该方面有所成就的人。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-12
    • 文件大小：960512
    • 提供者：tyxkzzf123456

  1. 数据挖掘算法概要说明

  2. 数据挖掘、机器学习中各种常用模型的概念、算法汇总。内容包括：数据仓库、特征提取、模糊集、粗糙集、Fourier变换、小波变换、决策树、关联关则、kNN、聚类分析、朴素贝叶斯、EM、神经网络、遗传算法、支持向量机、隐Markov模型；提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习；学习机性能评估等。内容有一定的深度，不宜初学者。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-11-18
    • 文件大小：463872
    • 提供者：yetzi1975

  1. 数据挖掘中的新方法：支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：shiyoumaomao

  1. 基于数据挖掘技术的电信资费套餐设计——结合电信业务的数据挖掘

  2. 摘要　电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段，能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖掘的流程，并以外来务工人群为例进行了具体解释。然后，提出了运营商收益模型，可用来验证基于数据挖掘技术的资费套餐的有效性。最后，按照实际例子给出了具体的资费套餐设计和收益模型验证。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-07
    • 文件大小：233472
    • 提供者：qp6789

  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-19
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liaosaien

  1. 商务智能 数据仓库 数据挖掘

  2. 商务智能 入门教程，让你轻松掌握数据仓库、数据挖掘、数据分析等商务智能的了解。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-10
    • 文件大小：570368
    • 提供者：sunny1981to2002

  1. 数据挖掘_-_概念与技术

  2. 激发数据挖掘、概念、技术，数据仓库、联机分析处理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bbamm112

  1. 数据挖掘、数据分析、统计、数据库和SQL资料

  2. 数据挖掘、 统计、数据分析、统计、数据库、SQL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：a123xyh

  1. 数据挖掘_概念与技术

  2. 本文档是关于数据挖掘、数据仓库方面的一些知识,正在学习数据挖掘的朋友可以参考学习

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sjznit

  1. 数据仓库与数据挖掘整套详解教程

  2. 数据仓库 数据挖掘 商业智能 BI 详细讲解数据挖掘的过程、数据预处理的必要性、数据预处理的基本功能等数据挖掘各个环节的技术及理论要点细则。适用于数据仓库、数据挖掘、商业智能、BI培训学习。

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2011-03-31
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：tongxiaowei

  1. 数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用

  2. 分析了传统数据库和决策支持系统中存在的问题，讨论了基于数据集市的数据挖掘和联机分析处理技术在决策支持系统中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-20
    • 文件大小：209920
    • 提供者：axhp718

  1. 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip

  2. 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-07
    • 文件大小：97517568
    • 提供者：jyxmust

  1. 大数据挖掘、分析与应用

  2. 第一讲 基础知识 大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产。 数据挖掘(DataMining)是有组织有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息,从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_38744694

  1. 小O地图（地图数据挖掘、处理、分析及可视化图表的地图工具软件）

  2. 小O地图是一款互联网地图数据挖掘、处理、分析及可视化图表的地图工具软件。具有易用、高效、稳定的特点，能够满足地图数据处理及应用需求，也可提供个性化定制开发服务。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：112197632
    • 提供者：yangge97

  1. “决策树”—数据挖掘、数据分析

  2. 决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：286720
    • 提供者：weixin_38740596

  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. “决策树”—数据挖掘、数据分析

  2. 决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：286720
    • 提供者：weixin_38712908

  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
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