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  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. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：huanghyw

  1. 机器学习数据挖掘知识发现

  2. 机器学习数据挖掘知识发现机器学习数据挖掘知识发现机器学习数据挖掘知识发现机器学习数据挖掘知识发现机器学习数据挖掘知识发现

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-03-13
    • 文件大小：697344
    • 提供者：shanzhashu

  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. 基于WEKA的高校图书馆流通数据的数据挖掘实例

  2. weka是一款由Waikato大学研究的基于Java 的用于数据挖掘和知识发现的开源项目, 其中集成了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法, 包括对数据进行预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等, 并提供了丰富的可视化功能。同时, 由于其是一款开源软件, 所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。文章介绍了利用开源软件WEKA 作为数据挖掘工具, 通过Apriori 算法, 对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-09
    • 文件大小：169984
    • 提供者：tjxy_20081

  1. 数据挖掘-数据-模型-算法.pdf

  2. 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2013-04-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u010312081

  1. 数据挖掘各行业应用论文

  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：数据库

    • 发布日期：2013-06-20
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：caiyewen1992

  1. 数据挖掘文档

  2. 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jim_101

  1. 数据挖掘 计算机

  2. 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2014-07-14
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：makeadent

  1. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记

  2. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记 Machine Learning(机器学习 机器学习 )是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u014793454

  1. 机器学习个人笔记完整版（附数学公式）v5.28

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：u014793454

  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangyang3401

  1. 知识发现技术与方法论文

  2. 面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。知识发现是从数据中发现有用知识的整个过程；数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。知识发现的主要技术和实现方法包括统计方法、机器学习、神经计算、可视化等。有关知识发现的研究则成为近年学术界研究的热点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-03
    • 文件大小：398336
    • 提供者：xiaojiu1724

  1. 人工智能之数据挖掘_第二章_技术篇

  2. 在当今的大数据时代，数据在社会中扮演着重要的角色。然而数据通常并不能直接被人们利用，如何从大量的看似杂乱无章的数据中揭示出其中隐含的内在规律，发掘出有用的知识以指导人们进行科学的推断与决策，是需要对这些纷繁复杂的数据进行分析的。数据挖掘从一个新的视角将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能等领域有机结合起来，它组合了各个领域的优点，因而能从数据中挖掘到运用其他传统方法不能发现的有用知识。这里从数据挖掘的应用领域这一视角来阐述数据挖掘的方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kamo54

  1. 数据挖掘是什么？

  2. 本节将对数据挖掘的基本概念进行介绍，包括数据挖掘的定义、数据挖掘的价值类型和数据挖掘算法的类型等。 什么是数据挖掘 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取出蕴涵在其中的，人们事先不知道的，但是具有潜在有用性的信息和知识的过程。 用来进行数据挖掘的数据源必须是真实的和大量的，并且可能不完整和包括一些干扰数据项。发现的信息和知识必须是用户感兴趣和有用的。一般来讲，数据挖掘的结果并不要求是完全准确的知识，而是发现一种大的趋势。 数据挖掘可简单地理解为通过对大量数据的操

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：211968
    • 提供者：weixin_38562492

  1. KDD:2021年夏季在弗里德里希-亚历山大大学埃尔兰根-纽伦堡分校举行的数据库知识发现讲座的讲义-源码

  2. 数据库中的知识发现（KDD） 本讲座涵盖以下主题： 在大型数据集上进行数据挖掘的特殊挑战。 可用于数据分析的技术。 提供这些技术的系统。 数据挖掘的过程。 应用程序。 请注意，本讲座是一个非正式的概述，而不是对该主题的正式介绍。 演讲幻灯片 。 。 。 。 。 频繁的模式。 分类。 聚类分析。 离群值检测。 参考 韩佳薇，坎伯·米歇琳，裴健：数据挖掘：概念和技术。 第三版。 马萨诸塞州沃尔瑟姆：Morgan Kaufmann，2012年（数据管理系统中的Morga

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42168902

  1. 一位数据挖掘成功人士给数据挖掘在读研究生的建议

  2. 关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。因此来说，数据挖掘融合了相当多的内容，试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术：分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。这种了解是比较粗的，目标是明白这些技术是用来干什么的，典型的算法大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_38684892

  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. 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. 一位数据挖掘成功人士给数据挖掘在读研究生的建议

  2. 关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。因此来说，数据挖掘融合了相当多的内容，试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术：分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。这种了解是比较粗的，目标是明白这些技术是用来干什么的，典型的算法大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_38714637
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