【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)】數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值:壽險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析【北京理工大學(xué)劉勇張麗平】【計(jì)算機(jī)世界】 壽險(xiǎn)是保險(xiǎn)行業(yè)的一個(gè)重要分支,具有巨大的市場(chǎng)發(fā)展空間,因此,隨著壽險(xiǎn)市場(chǎng)的開放、外資公司的介入,競(jìng)爭(zhēng)逐步升級(jí),群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力,使自己始終立于不敗之地,是每個(gè)企業(yè)必須面對(duì)的問(wèn)題。信息技術(shù)的應(yīng)用無(wú)疑是提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的有效手段之一。壽險(xiǎn)信息系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了多年的發(fā)展,已逐步成熟完善,
2025-06-25 07:23
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘原語(yǔ)、語(yǔ)言和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為什么要數(shù)據(jù)挖掘原語(yǔ)和語(yǔ)言??一個(gè)完全自動(dòng)(不需要人為干預(yù)或指導(dǎo))的數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器只可能是“一只瘋了的怪獸”。?會(huì)產(chǎn)生大量模式(重新把知識(shí)淹沒(méi))?會(huì)涵蓋所有數(shù)據(jù),使得挖掘效率低下?大部分有價(jià)值的模式集可能被忽略?挖掘出的模式可能難以理解,缺乏有效性、新穎性和實(shí)用性——令人不感興趣。?沒(méi)有
2025-05-15 11:33
【總結(jié)】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘摘要數(shù)據(jù)挖掘是一新興的技術(shù),近年對(duì)其研究正在蓬勃開展。本文闡述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念.做了相應(yīng)的分析,同時(shí)共同探討了兩者共同發(fā)展的關(guān)系,并對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與挖掘技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的發(fā)展做了展望。用DataMiner作為對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的工具,給出了應(yīng)用于醫(yī)院的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例。指出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療費(fèi)用管理、醫(yī)療診斷管理、醫(yī)院資源管理中具有的廣泛應(yīng)用性,為支持醫(yī)院管理者的
2025-06-24 05:52
【總結(jié)】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的OLAP技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)-數(shù)據(jù)挖掘的有效平臺(tái)?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成,是數(shù)據(jù)挖掘的重要數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供OLAP工具,可用于不同粒度的數(shù)據(jù)分析?很多數(shù)據(jù)挖掘功能都可以和OLAP操作集成,以提供不同概念層上的知識(shí)發(fā)現(xiàn)?分類?預(yù)測(cè)?關(guān)聯(lián)?聚集什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?
2025-03-08 10:50
【總結(jié)】中國(guó)最大的管理資源中心(大量免費(fèi)資源共享)第1頁(yè)共7頁(yè)
2025-05-12 21:01
【總結(jié)】....金融行業(yè)應(yīng)用隨著中國(guó)加入WTO,國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)正在逐步對(duì)外開放,外資金融企業(yè)的進(jìn)入在帶來(lái)先進(jìn)經(jīng)營(yíng)理念的同時(shí),無(wú)疑也加劇了中國(guó)金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)。金融業(yè)正在快速發(fā)生變化。合并、收購(gòu)和相關(guān)法規(guī)的變化帶來(lái)了空前的機(jī)會(huì),也為金融用戶提供了更多的選擇。節(jié)約資金、更完善的服務(wù)誘使客戶轉(zhuǎn)投到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)
2025-04-24 22:27
【總結(jié)】第六章在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則報(bào)告人:張榮祖2020/11/28基于約束的挖掘?使用約束的必要性?在數(shù)據(jù)挖掘中常使用的幾種約束:?知識(shí)類型約束:指定要挖掘的知識(shí)類型如關(guān)聯(lián)規(guī)則?數(shù)據(jù)約束:指定與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集?Findproductpairssoldtoge
【總結(jié)】(實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目)DBLP數(shù)據(jù)集包括100萬(wàn)篇發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)會(huì)議和雜志上的論文項(xiàng)。在這些項(xiàng)中,很多作者都有合著關(guān)系。(a)提出一種方法,挖掘密切相關(guān)的(即,經(jīng)常一起合寫文章)合著者關(guān)系。解決問(wèn)題的大致過(guò)程:1.DBLP數(shù)據(jù)集是一個(gè)XML文件,先對(duì)XML文件解析,得到一個(gè)超過(guò)1G的TXT文件,處理文件數(shù)據(jù)格式,并截取前20000行數(shù)據(jù),格式如下圖:2.使用FP-Tr
2025-03-25 03:00
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘整理(熊熊整理-----獻(xiàn)給夢(mèng)中的天涯)單選題1.下面哪種分類方法是屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法?()A.判定樹歸納B.貝葉斯分類C.后向傳播分類D.基于案例的推理2.置信度(confidence)是衡量興趣度度量(A)的指標(biāo)。A、簡(jiǎn)潔性B、確定性C.、實(shí)用性D、新穎性3.用戶有一種感興趣
【總結(jié)】《數(shù)據(jù)挖掘論文》數(shù)據(jù)挖掘分類方法及其應(yīng)用課程名稱:數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)姓名學(xué)號(hào):指導(dǎo)教師:數(shù)據(jù)挖掘分類方法及其應(yīng)用作者:來(lái)煜摘要:社會(huì)的發(fā)展進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代,各種形式的數(shù)據(jù)海量產(chǎn)生,在
2025-06-24 21:30
【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)】本科生畢業(yè)論文題目:關(guān)聯(lián)規(guī)則在股票分析中的應(yīng)用院系:信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院專業(yè):計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)生姓名:伍宇翔學(xué)號(hào):0437
2024-11-07 13:57
【總結(jié)】Weka系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念?設(shè)I={i1,i2,…,im}是所有數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合,相當(dāng)于商品的所有種類的集合。設(shè)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)D是數(shù)據(jù)庫(kù)所有事務(wù)的集合,其中每個(gè)事務(wù)T是數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合,使得。每一個(gè)事務(wù)有一個(gè)標(biāo)識(shí)符,稱作TID。設(shè)A是一個(gè)項(xiàng)集,事務(wù)T包含A當(dāng)且僅當(dāng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如的蘊(yùn)涵式,其中,,并且。規(guī)則在事
2025-05-12 01:10
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摳=ㄡt(yī)科大學(xué)鄭偉成支持向量機(jī)?支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等亍1995年首先提出的,它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì),幵能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中。?在機(jī)器學(xué)習(xí)中,支持向量機(jī)
2024-07-28 17:51