【總結(jié)】1數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應(yīng)用寶典元昌安主編鄧松李文敬劉海濤編著電子工業(yè)出版社2?概念/類(lèi)描述?關(guān)聯(lián)模式?分類(lèi)?聚類(lèi)分析?預(yù)測(cè)?時(shí)間序列?偏差檢測(cè)
2025-05-15 11:38
【總結(jié)】基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)目錄1緒論 1論文的背景 1論文研究的目的與意義 12數(shù)據(jù)挖掘分析 2數(shù)據(jù)挖掘的概念、社會(huì)需求 2數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 23時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 4時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型 4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 5
2025-06-27 20:10
2025-01-18 14:55
【總結(jié)】第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的OLAP技術(shù)本章要點(diǎn)?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念?多維數(shù)據(jù)模型?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)?數(shù)據(jù)立方體技術(shù)的近一步發(fā)展?從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展?自從NCR公司為WalMart建立了第一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。?1996年,加拿大的IDC公司調(diào)查了62
2025-05-09 03:06
【總結(jié)】姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念及特點(diǎn)了解數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和功能熟悉數(shù)據(jù)挖掘的幾種主要技術(shù)姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和挖掘?qū)RM的影響姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘
2025-05-15 00:05
【總結(jié)】引言?數(shù)據(jù)是知識(shí)的源泉。但是,擁有大量的數(shù)據(jù)與擁有許多有用的知識(shí)完全是兩回事。過(guò)去幾年中,從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)這一領(lǐng)域發(fā)展的很快。廣闊的市場(chǎng)和研究利益促使這一領(lǐng)域的飛速發(fā)展。計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)收集技術(shù)的進(jìn)步使人們可以從更加廣泛的范圍和幾年前不可想象的速度收集和存儲(chǔ)信息。收集數(shù)據(jù)是為了得到信息,然而大量的數(shù)據(jù)本身并不意味信息。盡管現(xiàn)代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)使我們很容易
2025-05-15 00:04
【總結(jié)】楊大川數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例講師簡(jiǎn)介l楊大川-邁思奇科技有限公司CTO?微軟(最有價(jià)值專(zhuān)家)?曾任美國(guó)硅谷Annuncio公司首席工程師?招商迪辰產(chǎn)品研發(fā)部總經(jīng)理?現(xiàn)兼任中科院客座教授lMinesage:邁思奇科技有限公司?微軟數(shù)據(jù)分析/挖掘領(lǐng)域合作伙伴
2025-02-21 14:37
【總結(jié)】DataMining:Concept,technicalandmethodNCRDataMiningTeam2022/06議程l數(shù)據(jù)挖掘概述?數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)案例?數(shù)據(jù)挖掘概念與常用技術(shù)l數(shù)據(jù)挖掘軟件與架構(gòu)?數(shù)據(jù)挖掘常見(jiàn)軟件?TeredataWarehouseMiner架構(gòu)特點(diǎn)l數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┡c應(yīng)
2025-02-21 23:27
【總結(jié)】1Chapter6.分類(lèi):基本概念?分類(lèi):基本概念?決策樹(shù)歸納?貝葉斯分類(lèi)?基于規(guī)則的分類(lèi)?模型評(píng)價(jià)與選擇?提高分類(lèi)準(zhǔn)確率的技術(shù):集成方法EnsembleMethods?Summary2有監(jiān)督vs.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)?有監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類(lèi))?監(jiān)督:訓(xùn)練數(shù)據(jù)(觀察,測(cè)量等)都帶
2024-12-08 09:45
【總結(jié)】1Chapter6.分類(lèi):AdvancedMethods?貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)?后向傳播分類(lèi)ClassificationbyBackpropagation?支持向量機(jī)SupportVectorMachines?ClassificationbyUsingFrequentPatterns?LazyLearners(or
【總結(jié)】2020-11-6數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)1數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)—Chapter6—?張曉輝復(fù)旦大學(xué)(國(guó)際)數(shù)據(jù)庫(kù)研究中心2020-11-6數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)2第6章:從大數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則?關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?從交易數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘一維的布爾形關(guān)聯(lián)規(guī)則?從交易數(shù)據(jù)庫(kù)中
2024-08-31 09:03
【總結(jié)】SPSSClementine是Spss公司收購(gòu)ISL獲得的數(shù)據(jù)挖掘工具。在Gartner的客戶數(shù)據(jù)挖掘工具評(píng)估中,僅有兩家廠商被列為領(lǐng)導(dǎo)者:SAS和SPSS。SAS獲得了最高abilitytoexecute評(píng)分,代表著SAS在市場(chǎng)執(zhí)行、推廣、認(rèn)知方面有最佳表現(xiàn);而SPSS獲得了最高的pletenessofvision,表明SPSS在技術(shù)創(chuàng)新方
2024-08-20 14:16
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)Date1
2025-05-12 08:50
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)主講教師:王玲教科書(shū)和參考書(shū)n教科書(shū)q數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù),JiaweiHan和MichelineKamber著,機(jī)械工業(yè)出版社(2022)n參考書(shū)q數(shù)據(jù)挖掘原理,DavidHand,HeikkiMannila和PadhraicSmyth著,機(jī)械工業(yè)出版社(2022)qDataMining
2025-05-12 08:29
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘綜述北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的由來(lái)n網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度發(fā)展n數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏n支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)n從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)信息的進(jìn)化數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息,人們希望能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更高層次的分析,
2025-04-30 18:14