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搜索资源列表

  1. 数据挖掘主要挖掘模型实例

  2. 本资源介绍了数据挖掘的中主要的数据挖掘模型的实例

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-03
    • 文件大小：545792
    • 提供者：lyg_lg

  1. 利用数据挖掘的绝缘油色谱分析故障建模初探

  2. 变压器设备异常时，产生特征气体。因故障与其特征气体间的关联性很强，故本文采用数据挖掘的方法，通过处理变压器的大量检修数据和故障记录，建立特征气体体积分数与故障两者之间的联系，为判别故障提供判据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-30
    • 文件大小：276480
    • 提供者：lc0621

  1. 基于Multi Agent 的数据挖掘模型及其应用

  2. 数据挖掘是在大规模数据集中发现感兴趣的知识的过程。传统的数据挖掘技术强调人工主动参与, 导致了数据挖掘的手工化, 挖掘数据处理复杂化, 循环的挖掘过程中工作效率较低, 在智能方面表现不 够理想。随着Agent 技术的不断深入研究, 并将其应用到数据挖掘中, 为上述问题的解决开辟了新的 途径。Agent 的独特优势已经引起了广泛关注, 平且已经研究出了多种基于Agent 平台的管理模型及其 协作机制[1 ] 。通过Agent 技术和数据挖掘技术的融合, 笔者构建了一种基于多Multi2Agent

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-23
    • 文件大小：203776
    • 提供者：hezhongsheng

  1. 基于Agent技术的数据挖掘模型研究.pdf

  2. 基于Agent技术的数据挖掘模型研究.pdf 基于Agent技术的数据挖掘模型研究.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：164864
    • 提供者：oxwangfeng

  1. Web日志数据挖掘模型研究

  2. Web日志数据挖掘模型研究Web日志数据挖掘模型研究

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-06-20
    • 文件大小：142336
    • 提供者：changyou1004

  1. 基于Agent技术的数据挖掘模型研究.pdf

  2. 传统的数据挖掘方法存在效率低和非智能化等不足，难以满足网络环境下对海量数据的挖掘需要。文中从数据挖掘技术与Agent 技术的特征出发，论述了两者结合的优势，将Agent 技术应用到数据挖掘中，提出了基于Agent 的数据挖掘模型，并阐述了该模型的组织结构。该模型能够降低问题的复杂性，减少人工的参与，在很大程度上提高了数据挖掘的智能性和高效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-08
    • 文件大小：164864
    • 提供者：bettergostop

  1. 一种基于XML 的W eb 数据挖掘模型

  2. 一种基于XML 的W eb 数据挖掘模型

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2008-06-23
    • 文件大小：148480
    • 提供者：chengyunlu

  1. 多Agent协同系统的3层数据挖掘模型的设计

  2. 传统的数据挖掘模型存在低效性和非智能化等不足。本文设计了一个基于Multi-Agent的3层数据挖掘模型,讨论了模型的通信和运行过程。这一模型弥补了传统数据挖掘的缺陷和不足,而且分层管理不 同角色的工作 , 在很大程度上提高了数据挖掘的智能性和高效性,减少了人工的参与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-15
    • 文件大小：203776
    • 提供者：logic892

  1. 基于Multi-Agent的数据挖掘模型的研究

  2. 文中将Multi-Agent技术应用到数据挖掘中,并提出了基于Multi-Agent智能化的数据挖掘模型,讨论了模型的运行过程 排版不太好，可以凑合着看一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-15
    • 文件大小：202752
    • 提供者：logic892

  1. 数据挖掘技术与应用 数据挖掘模型和算法

  2. 数据挖掘技术与应用,描述数据挖掘技术以及当前的主要应用。 数据挖掘模型和算法 ...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-09
    • 文件大小：116736
    • 提供者：lee24

  1. dw数据挖掘——模型融合.key

  2. dw数据挖掘——模型融合.key

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_43981708

  1. 焊接质量控制中的决策树数据挖掘模型及其应用

  2. 焊接质量控制中的决策树数据挖掘模型及其应用，程铁信，莫莹，在工业生产中的质量过程控制中越来越重要，利用数据挖掘技术处理质量控制过程的质量分类预测与分析已经成为一个新兴的研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：628736
    • 提供者：weixin_38746574

  1. data_mining_models-master.zip 数据挖掘模型

  2. 里面包含了数据挖掘机器学习深度学习常用的模型，包括lightgbm xgboost keras pytorch 涉及的任务有二分类，多分类和回归任务

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：304128
    • 提供者：u010016927

  1. 矿井安全隐患数据挖掘模型及算法分析

  2. 随着煤矿企业生产的开展,井下安全隐患数据越来越多,海量隐患数据的排查为企业带来了巨大的挑战。文中利用数据挖掘技术设计了煤矿隐患数据挖掘模型,借助Fp-Crowth算法总结了某矿井下安全隐患规律,为煤矿安全生产策略的制定提供了有效的数据支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：475136
    • 提供者：weixin_38623366

  1. 基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型构建.pdf

  2. 传统的数据挖掘模型会受周围环境因素的影响，无法精准挖掘海上船舶运行数据，为此构建基于物联网环境的海上 AIS 大数据挖掘模型。在物联网平台将船舶运行轨迹、停泊轨迹和位置信息存入数据库中进行 AIS 数据预处理，为减小环境因素的波动，设置船舶 AIS 数据传输条件，利用聚类算法进行过滤处理，实现海上AIS 大数据挖掘模型的构建。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-07
    • 文件大小：751616
    • 提供者：landtool_lantu

  1. 如何在SQLServer2008中验证数据挖掘模型

  2. 微软sqlserver2008将整个数据挖掘流程定义为挖掘结构、挖掘模型、挖掘模型查看器、挖掘准确性图表和挖掘模型预测五个步骤，本文将讨论如何在sqlserver2008中验证已经建好的数据挖掘模型。1.为什么要对数据挖掘模型进行验证当我们建立好一个数据挖掘模型时，并不能保证所建模型能够直接的解决商业问题，我们要使用多种方法来评估和检验数据挖掘模型的质量和特征。我们可以将将数据分为定型集和测试集来评估数据挖掘模型。通过将数据集分区为定型集和测试集时，定型集是取大多数数据，小部分数据用于测试。通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 构建一个有指导的数据挖掘模型

  2. 什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据，这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38565480

  1. 如何在SQLServer2008中验证数据挖掘模型

  2. 微软sqlserver2008将整个数据挖掘流程定义为挖掘结构、挖掘模型、挖掘模型查看器、挖掘准确性图表和挖掘模型预测五个步骤，本文将讨论如何在sqlserver2008中验证已经建好的数据挖掘模型。1.为什么要对数据挖掘模型进行验证当我们建立好一个数据挖掘模型时，并不能保证所建模型能够直接的解决商业问题，我们要使用多种方法来评估和检验数据挖掘模型的质量和特征。我们可以将将数据分为定型集和测试集来评估数据挖掘模型。通过将数据集分区为定型集和测试集时，定型集是取大多数数据，小部分数据用于测试。通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38592405

  1. 构建一个有指导的数据挖掘模型

  2. 什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据，这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38653508

  1. 基于HBase的图书借阅数据挖掘模型设计与实现

  2. 针对高校图书借阅数据量大难以存储和有效利用的问题，提出基于云计算的分布式数据库HBase来存储相关数据，用数据挖掘的方式对其分析的模式，在分析Hadoop、HBase和数据挖掘有关技术的基础上，给出了详细的实现方案。实证结果表明：这种方式能有效实现对海量数据难以存储和分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：963584
    • 提供者：weixin_38692928
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