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搜索资源列表

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：linkui26

  1. 2009年 软设大纲

  2. 2009年 软设大纲 一、考试说明 　　1．考试要求： 　　　(1) 掌握数据表示、算术和逻辑运算； 　　　(2) 掌握相关的应用数学、离散数学的基础知识； 　　　(3) 掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理； 　　　(4) 掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识； 　　　(5) 熟练掌握常用数据结构和常用算法； 　　　(6) 熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识； 　　　(7) 掌握C程序设计语言，以及C++、Java、Visual、Basic、Visua

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-31
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：sanjifeng

  1. WINQSB 使用说明

  2. 从 WinQSB 系统的菜单选项，可以看出其可用于求解以下管理与决策科学领域的问题： 1．Acceptance Sampling Analysis （缩写为 ASA ，接受抽样分析） 主要用于各种抽样分析、抽样方案的设计以及假设分析； 2．Aggregate Planning （缩写为 AP ，综合计划编制） 用于求解 具有多时期正常排班、加班、分时段、转包生产量、需求量、储存费用、生产费用等复杂的整体综合生产计划的编制方法，求解思路是将问题归结到求解线性规划模型或运输模型； 3．Decisi

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-15
    • 文件大小：773kb
    • 提供者：luosupo1

  1. 机器学习 课件

  2. 监督学习 分类 回归 密度估计 非参数方法 决策树 人工神经网络 贝叶斯学习 增强学习 遗传算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-11
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：xy_lan

  1. 统计自然语言处理基础

  2. 第一部分 基础知识 第1章 绪论 1．1 理性主义者和经验主义者的方法 1．2 科学内容 1．3 语言中的歧义问题是自然语言难以处理的原因 1．4 第一手资料 1．5 深入阅读 1．6 习题 第2章 数学基础 2．1 概率论基础 2．2 信息论基础 2．3 深入阅读 2．4 习题 第3章 语言学基础 3．1 词性和词法 3．2 短语结枸 3．3 语义和语用 3．4 其他研究领域 3．5 深入阅读 3．6 习题 .第4章 基于语料库的工作 4．1 基础知识 4．2 文本 4．3 数据标注 4.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-07-26
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：a06062125

  1. 智能 ERP 系统

  2. 新一代智能型ERP系统[中小企业版] 特性 快速功能特色： 管理快速十分钟：十分钟内可获得全部企业经营重要信息。实时详尽全面反映经营利润情况、经营费用情况、资产负债情况、资金结存、库存及库存变动情况、应收应付情况、员工借款情况、销售采购情况、销售采购排行情况、加盟连锁排行榜等等。 熟练系统半小时：操作界面统一简单，半小时内一般用户均能熟练操作本系统。系统提示信息完全业务化，系统设计以企业经营管理业务活动为根本，只要用户业务熟练，就可随心所欲操作本系统。该系统是本公司精心专为广大专业管理人员和一

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2006-03-16
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：Nicesoft

  1. 统计自然语言处理基础 中文版

  2. 第一部分 基础知识 第1章 绪论 1．1 理性主义者和经验主义者的方法 1．2 科学内容 1．3 语言中的歧义问题是自然语言难以处理的原因 1．4 第一手资料 1．5 深入阅读 1．6 习题 第2章 数学基础 2．1 概率论基础 2．2 信息论基础 2．3 深入阅读 2．4 习题 第3章 语言学基础 3．1 词性和词法 3．2 短语结枸 3．3 语义和语用 3．4 其他研究领域 3．5 深入阅读 3．6 习题 .第4章 基于语料库的工作 4．1 基础知识 4．2 文本 4．3 数据标注 4.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-13
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：aaa939291641

  1. 模式识别与智能计算的MATLAB实现》源程序

  2. 《模式识别与智能计算的MATLAB实现》既介绍了模式识别和智能计算的基础知识，又较为详细地介绍了现代模式识别和智能计算在科学研究中的应用方法和各算法的MATLAB源程序。《模式识别与智能计算的MATLAB实现》内容基本涵盖了目前模式识别和智能计算的重要理论和方法，包括了最近十几年来刚刚发展起来的并被实践证明有用的新技术、新理论，如支持向量机、神经网络、决策树、粗糙集理论、模糊集理论和遗传算法等。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-17
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：nksky

  1. 物料管理毕业论文可以看看

  2. 摘　要 现代企业正面临着生产高度自动化、产品多元化、组织柔性化、服务理念客户化、信息系统网络化以及市场视野全球化的时代，其成本形成过程以及成本结构都发生了变化，但是企业现行的成本管理工作却仍停留在手工核算、事后分析为主的阶段，成本核算方法存在成本管理粒度过粗的现象，造成费用分摊不合理，产品成本信息的严重失真，从而引起经营决策失误、产品成本失控。因此，目前的成本管理方法已不适应现代企业生产制造模式。同时，现代企业信息化的发展为企业成本管理的提出了新的要求和机遇。因此，现代企业成本管理必须适应新经

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-11-03
    • 文件大小：106kb
    • 提供者：yuki203

  1. data-science-using-python-r

  2. Learn data science by doing data science! Data Science Using Python and R will get you plugged into the world’s two most widespread open-source platforms for data science: Python and R. Data science is hot. Bloomberg called data scientist “the hotte

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-31
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：alo54

  1. 2018向世荣模式识别导论.zip

  2. 本课程为控制科学与工程学科研究生的专业核心课，讲授和讨论模式识别领域的核心基础理论与方法。主要内容有模式识别定义和基本思想、贝叶斯决策、多种分类器设计、神经网络和深度学习、核方法、聚类分析、特征提取与选择、决策树、概率图模型等。 通过本课程的学习，希望学生能了解模式识别基础理论和方法，了解模式识别和机器学习最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生在模式识别及其应用领域的研究和技术开发能力。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-05
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：qq_41883171

  1. 科学决策--决策树决策技术

  2. 决策树使决策问题形象化。它把各备选方案在不同自然状况下的概率及其损益值大小，简明地绘制在一张图上，从而形象地反出整个决策过程。它不仅可以解决单阶段的决策问题，而且可以解决“损益矩阵”无法表达的多阶段的顺序决策问题，所以在决策中得到极为广泛的应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-13
    • 文件大小：115kb
    • 提供者：XIAOFENG1988

  1. DS_Projects:数据科学项目集合-源码

  2. 应用数据科学Capstone产品组合 你好！ 此回购包含了一系列材料（脚本，报告，图形等），这些材料展示了我最近的工作的一部分。 下面的每个部分都提供了有关回购中的工件的一些详细信息。 以下是过去几年中我一直在使用的工具和技术的示例。 这是一个非常粗略的草稿，并将在接下来的几个月中进行更新。 使用的工具 工具 使用权 土坯 竞技场模拟 电子表格 插画家 迷你标签 橘子 Power BI Python [R 火花 SQL 斯塔塔 画面 威卡 使用的技巧 技巧 人工神经网络/深度学习 方差分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42137539

  1. Predicting-Credit-Score:在这个数据科学项目中，您将通过建立信用评分预测模型来预测借款人违约的机会-源码

  2. 预测信用评分 在这个数据科学项目中，我们将通过建立信用评分预测模型来预测借款人违约的机会。 使用的技巧 决策树分类器 随机森林分类器 逻辑回归 支持向量机 人工神经网络 在该项目使用的五种技术中，发现人工神经网络具有82％的最高精度。 数据集： Credit_Scoring.csv 多合一笔记本： Credit_Scoring.ipynb

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：44mb
    • 提供者：weixin_42125192

  1. Data-Science-Cheatsheet:一份有用的4页数据科学备忘单，可帮助您进行考试复习，面试准备以及介于两者之间的任何内容-源码

  2. 数据科学备忘单2.0 一份有用的4页数据科学备忘单，可帮助您进行考试复习，面试准备以及介于两者之间的任何内容。 该资源并不是要全面深入任何特定模型，而是快速复习一些最基本的机器学习算法。 读者应该至少对统计和线性代数有基本的了解，尽管初学者可能会发现此备忘单也很有帮助。 受到Maverick的Data Science Cheatsheet （因此命名为2.0）的启发，该文件位于。 涵盖的主题（比其他主题更深入）包括： 常见分布 线性和逻辑回归 决策树和随机森林 支持向量机 知识网络 聚类

  3. 所属分类：其它

  1. Data_Science_work：这是我在探索该领域时完成的一组数据科学项目-源码

  2. 统计，数据科学，AI和ML 创建该存储库是为了存储我与数据科学领域相关的项目，笔记和学习内容。 它包括使用各种数据科学和机器学习技术执行的项目。 我使用了来自各种开源数据存储库的数据集。 范围：这项工作主要围绕使用各种支持库在python环境中执行这些最新技术进行。 它不涉及算法背后的密集数学。 但是，我在某些笔记本中附加了各种资源链接，以便从概述的角度更好地理解它们。 我坚信，在尝试理解或使用这些笔记本之前，必须对这些技术和背后的算法有充分的了解。 内容 探索性数据分析 机器学习 监督学习

  3. 所属分类：其它

  1. 投资组合：数据科学投资组合-源码

  2. 数据科学组合 包含数据科学和数据分析项目的存储库。 使用Python进行机器学习 解释性数据分析，特征工程，监督机器学习（逻辑回归，决策树，随机森林）。 结果：基准是Logistic回归，并且在测试数据集上产生了0.7694的AUC。 通过利用随机森林和对参数进行超调，可以达到0.8025 AUC。 因此，超调会产生更好的性能。 技术： 监督机器学习：逻辑回归，决策树，随机森林 工具 ： Python ：熊猫，Numpy，Sklearn，Matplotlib，Seaborn 带有Pyt

  3. 所属分类：其它

  1. Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning：使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序-源码

  2. Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning 使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。 安装R Project进行统计计算 点击 安装RStudio 点击 Shiny v1.5.0文档 点击 目录结构 C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory数据集 实施技术 短裤 使用GUI导入数据 描

  3. 所属分类：其它

  1. 基于大数据的小麦蚜虫发生程度决策树预测分类模型

  2. 小麦蚜虫是危害小麦的主要害虫。其发生程度预测特别是短期预测一直是植物保护领域难以解决的科学问题。传统预测方法通常仅采用温湿度，预测结果与实际发生匹配度不高。基于大数据的理念和数据挖掘技术，通过对2003-2013年小麦蚜虫发生程度与瓢虫、寄生蜂、日最高气压、日照时数等18种变量关系的决策树分析，构建了分类模型。经分析发现，日照时数与小麦蚜虫的发生程度关联度最高，其次是天敌瓢虫。该模型置信度为91.49%，且运行稳健。

  3. 所属分类：其它

  1. Data-Science:数据科学专业-源码

  2. 该存储库包含多个项目，旨在研究不同的机器学习和深度学习模型，将各种算法和技术应用于数据可视化，统计分析和数据集描述。 注意：所有内容均在Kaggle中共享，以接收反馈。 联系人： 内容 监督学习 :money_bag: 分类算法。 探索性数据分析，考虑到诸如年龄，性别和薪水之类的特征，以评估在社交网络上投放广告的给定产品的需求。 不同的分类模型，比较指标以评估精度。 CAP和ROC曲线。 :automobile: 回归算法。 功能选择。 数据集包含不同的奥迪汽车型号，年份，变速箱类型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42166918
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