數(shù)據(jù)挖掘08分類(lèi)和預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】分類(lèi)和預(yù)測(cè)分類(lèi)VS.預(yù)測(cè)?分類(lèi)和預(yù)測(cè)是兩種數(shù)據(jù)分析形式，用于提取描述重要數(shù)據(jù)類(lèi)或預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)的模型?分類(lèi)：?預(yù)測(cè)類(lèi)對(duì)象的分類(lèi)標(biāo)號(hào)（或離散值）?根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和類(lèi)標(biāo)號(hào)屬性，構(gòu)建模型來(lái)分類(lèi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并用來(lái)分類(lèi)新數(shù)據(jù)?預(yù)測(cè)：?建立連續(xù)函數(shù)值模型?比如預(yù)測(cè)空缺值，或者預(yù)測(cè)顧客在計(jì)算機(jī)設(shè)備上的花費(fèi)

2025-05-09 03:06

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法?0引言?1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理?3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘?4結(jié)論20引言?現(xiàn)代信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的規(guī)模、范圍不斷擴(kuò)大，可獲得的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，數(shù)據(jù)的種類(lèi)也日益繁多。?面對(duì)如此大規(guī)模的、并且存在著“噪聲”的數(shù)據(jù)，如何從中提取出隱含其中的有

2025-05-28 01:39

成都平安城市交通流量監(jiān)控方案-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】成都平安城市交通流量監(jiān)控方案一、需求分析現(xiàn)有系統(tǒng)智能交通監(jiān)控系統(tǒng)功能需求智能交通監(jiān)控系統(tǒng)主要提供對(duì)經(jīng)過(guò)路口或路面車(chē)輛的各種違章行為和交通事件的抓拍和識(shí)別，以及對(duì)交通流量的評(píng)估和查詢。具體而言，智能交通監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)實(shí)現(xiàn)以下功能：1)提供清晰的實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控及特定事件視頻點(diǎn)播。2)可對(duì)路口或路面發(fā)生的交通事件，如擁堵、交通事故、亂停亂放、惡劣天氣導(dǎo)致的能見(jiàn)度

2025-08-22 10:28

數(shù)據(jù)挖掘之推薦算法入門(mén)阿里大數(shù)據(jù)競(jìng)賽參賽經(jīng)歷-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘之推薦算法入門(mén)（阿里大數(shù)據(jù)競(jìng)賽參賽經(jīng)歷）蔡珉星廈門(mén)大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)室2022級(jí)碩士研究生指導(dǎo)老師：林子雨2022年11月1日遇到的問(wèn)題目彔什么是推薦系統(tǒng)阿里巴巴大數(shù)據(jù)競(jìng)賽推薦算法入門(mén)Part1什么是推薦系統(tǒng)?幫助用戶從大量信息中找到自己感興趣的信息。比如你今天想

2025-07-19 17:51

大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第一篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用 【摘要】人類(lèi)進(jìn)入信息化時(shí)代以后，短短的數(shù)年時(shí)間，積累了大量的數(shù)據(jù)，步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)也就應(yīng)運(yùn)而生，成為了一種新的主流...

2025-10-08 22:18

基于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理建設(shè)方案目錄一 數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)狀 3二 數(shù)據(jù)治理的概述 4（一） 數(shù)據(jù)治理概念 4（二） 數(shù)據(jù)治理目標(biāo) 5三 數(shù)據(jù)治理體系 5四 數(shù)據(jù)治理核心領(lǐng)域 6（一） 數(shù)據(jù)模型 6（二） 數(shù)據(jù)生命周期 6（三） 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 8（四） 主數(shù)據(jù) 9（五）

2025-06-27 19:56

大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)挖掘流程77-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘流程大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)——第三次課魏煒數(shù)據(jù)挖掘的基本流程數(shù)據(jù)預(yù)處理2評(píng)估4信息收集31數(shù)據(jù)挖掘3知識(shí)表示35數(shù)據(jù)挖掘的基本流程高度重視以下同義詞?以下術(shù)語(yǔ)大致是同一個(gè)意思：?表格中的行：個(gè)案=實(shí)例=記錄=樣本點(diǎn)=數(shù)據(jù)點(diǎn)?表格中的列：屬性=特征

2025-03-11 10:38

大數(shù)據(jù)第3章數(shù)據(jù)挖掘算法(下)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】大數(shù)據(jù)BIGDATA數(shù)據(jù)挖掘概述第三章數(shù)據(jù)挖掘算法分類(lèi)聚類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘概述預(yù)測(cè)觃模習(xí)題數(shù)據(jù)挖掘算法綜合應(yīng)用4關(guān)聯(lián)觃則of652關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)觃則是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法乊一，是指搜索業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的所有紳節(jié)或事務(wù)，找出所有能把一組事件或數(shù)據(jù)項(xiàng)不另一組事件或數(shù)據(jù)項(xiàng)聯(lián)系起來(lái)的觃則，

2025-01-23 23:31

智能交通系統(tǒng)交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】智能交通系統(tǒng)交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)目錄摘要.........................................................................................................IABSTRACT.........................................................

2025-07-30 04:39

移動(dòng)基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精確營(yíng)銷(xiāo)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】商用新業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)秀案例基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精確營(yíng)銷(xiāo)廣東公司2021年8月基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精確營(yíng)銷(xiāo)案例簡(jiǎn)介背景介紹案例介紹經(jīng)驗(yàn)總結(jié)效益分析第一部分案例簡(jiǎn)介一、案例簡(jiǎn)介“彩信精品盒”產(chǎn)品設(shè)計(jì)及推廣o營(yíng)銷(xiāo)效率達(dá)到原來(lái)的o促進(jìn)了客戶增長(zhǎng)，形成

2025-05-02 01:32

大數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè)計(jì)說(shuō)明-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】......大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)算法設(shè)計(jì)目錄一．基本統(tǒng)計(jì)方法 1二．降維算法（PCA/SVD） 1（PCA） 1（SVD） 3三．分類(lèi)算法 4 4 8四．聚類(lèi)算法 13聚類(lèi)算法介紹 13聚類(lèi)算法的輸入 1

2025-04-07 21:01

數(shù)據(jù)挖掘之分類(lèi)和預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】分類(lèi)和預(yù)測(cè)分類(lèi)VS.預(yù)測(cè)n分類(lèi)和預(yù)測(cè)是兩種數(shù)據(jù)分析形式，用于提取描述重要數(shù)據(jù)類(lèi)或預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)的模型q分類(lèi)：n預(yù)測(cè)類(lèi)對(duì)象的分類(lèi)標(biāo)號(hào)（或離散值）n根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和類(lèi)標(biāo)號(hào)屬性，構(gòu)建模型來(lái)分類(lèi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并用來(lái)分類(lèi)新數(shù)據(jù)q預(yù)測(cè)：n建立連續(xù)函數(shù)值模型n比如預(yù)測(cè)空缺值，或者預(yù)測(cè)顧客在計(jì)算機(jī)設(shè)備上的花費(fèi)n典型應(yīng)用q欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)定

2025-01-23 23:15

基于文本的數(shù)據(jù)挖掘論文-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】目錄第一部分基于文本的數(shù)據(jù)挖掘 1第一章緒論 1 1 1 2第二章基于支持向量機(jī)理論的分類(lèi)機(jī)設(shè)計(jì) 2 3 3 4 9第三章支持向量分類(lèi)器的具體編程實(shí)現(xiàn) 12 12 12 15第四章程序運(yùn)行結(jié)果和結(jié)果分析 23 23 23 30第五章論文結(jié)論 31 31 33參考文獻(xiàn) 34代

2025-06-27 20:46

無(wú)線區(qū)域網(wǎng)路中自我相似交通流量之-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】無(wú)線區(qū)域網(wǎng)路中自我相似交通流量之成因與效能評(píng)估Theoriginandperformanceimpactofself-similartrafficforwirelesslocalareaworks報(bào)告者：林文祺指導(dǎo)教授：柯開(kāi)維博士OutlinenBackgroundofSelf-Similarityn

2025-01-02 16:08

基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)研究-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】......基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)研究：理論與方法摘要：回顧了國(guó)內(nèi)外利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)的研究進(jìn)展，在此基礎(chǔ)上提出國(guó)內(nèi)未來(lái)利用大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)時(shí)應(yīng)更加注重三個(gè)轉(zhuǎn)變：從依靠傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)向依靠互聯(lián)網(wǎng)非統(tǒng)計(jì)

2025-06-18 17:40

基于大數(shù)據(jù)挖掘的交通流量預(yù)測(cè)(編輯修改稿)

基于大數(shù)據(jù)挖掘的交通流量預(yù)測(cè)-wenkub.com

基于大數(shù)據(jù)挖掘的交通流量預(yù)測(cè)(已改無(wú)錯(cuò)字)

基于大數(shù)據(jù)挖掘的交通流量預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)

基于大數(shù)據(jù)挖掘的交通流量預(yù)測(cè)(參考版)