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  1. 数据挖掘在商业管理与决策分析之实例应用.ppt

  2. (57 pages) 决策分析质量与效率之提升 数据挖掘之原理概念与功能 数据挖掘之建构方法 应用案例介绍 电子商务之应用（Web Mining/WAP Mining） 建议与结论

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-06-03
    • 文件大小：776kb
    • 提供者：ultrafeedbac

  1. 数据挖掘（data mining cookbook）

  2. 本书讲述如何创建和实施关于营销、销售、风险分析和客户关系管理及支持等最常用的数据挖掘领域的模型，讨论相关领域的模型。讨论相关领域经过验证的建模技术，帮助读者发现增加利润和降低费用的新方法。本书从基础开始，阐述在认真考虑业务之前，如何计划和选择正确的素材，或提出正确的问题，获得数据，为数据挖掘做好准备。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-16
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：renoh

  1. 数据挖掘在商业管理与决策分析之实例应用

  2. 决策分析质量与效率之提升数据挖掘之原理概念与功能数据挖掘之建构方法应用案例介绍电子商务之应用（Web Mining/WAP Mining）建议与结论

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2008-01-02
    • 文件大小：550kb
    • 提供者：zyrzyrzyr

  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：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. Data Mining分析方法

  2. Data Mining分析方法Data Mining分析方法

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：931kb
    • 提供者：lzq198491

  1. 数据挖掘工具应用前景

  2. 随着计算机技术和信息技术的发展，信息的增长速度呈现指数上升，最近几十年产生了很多超大型数据库，遍及超级市场销售、银行存款、天文学、行政办公、科学研究、信息量的急剧增长，使传统分析方法远远不能满足现实的需求。面对海量数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。人们急切的需要一种去粗存精、去伪存真的技术，能够从海量的数据中提取知识和信息的数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-06-13
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：yangxu532208543

  1. Data Mining with R:learning by case studies

  2. R语言是一门很强大的语言，主要用于统计分析和数据可视化即，绘图。里面含有大量的用于绘图和数据概述的方法，对数据挖掘的支持也很好，含有大量可用于进行数据挖掘的工具，如回归，分类，聚类，神经网络等。所以还是很值得一看的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：thupeanut

  1. Web Data Mining (英文)

  2. 目录回到顶部↑ 第一部分 数据挖掘基础. 第1章 概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章 关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 apriori算法14 2.2.1 频繁项目集生成14 2.2.2 关联规则生成17 2.3 关联规则挖掘的数据格式19 2.4 多最小支持度的关联规则挖掘

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-02
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：chen_767

  1. 模式分析的核方法英文版

  2. Pattern Analysis is the process of finding general relations in a set of data, and forms the core of many disciplines, from neural networks to so-called syntactical pattern recognition, from statistical pattern recognition to machine learning and da

  3. 所属分类：专业指导

  1. The elements of satistical learning

  2. 本书从线性模型的统一观点介绍了回归分析、分类分析的方法，以及统计学习等方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-05
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：u011986335

  1. Geometric Data Perturbation for Privacy Preserving Outsourced Data Mining.

  2. 陈可可数据挖掘与隐私保护经典论文 提出了GDP的扰动方法，并进行了一系列attack分析 最后有实验

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-08-05
    • 文件大小：927kb
    • 提供者：u013595650

  1. clementine的中文教程

  2. clementine的中文教程,Clementine数据挖掘的基本思想 数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数 据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，它是一 种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。 它结合了人工智能（AI）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些 高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-12-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012689336

  1. data mining 聚类方法

  2. 包含多种聚类方法，对于了解聚类分析提供多种方法及实例

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-10
    • 文件大小：332kb
    • 提供者：msl1121

  1. 数据挖掘与数据挖掘技术的应用综述

  2. 随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文对数据挖掘技术的概念、目的、数据挖掘的研究方法和步骤以及关于数据挖掘技术的应用进行了归纳整理、分析提炼。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-24
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：yangerlei2046

  1. 数据挖掘技术研究与设计

  2. 随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大 量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-15
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：huangxia611

  1. 基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计.pdf

  2. 随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的

  3. 所属分类：spark

  1. ML-Text-Mining:与机器学习在线竞赛有关的项目-源码

  2. 文字分析 该存储库包含文本分析机器学习内容。 用例 下一个单词的预测 情绪分析-分析社交媒体影响者 分类 主题建模-识别文本的主题类别 语言翻译 可视化 预处理 案例标准化 标记化-字符，单词，n-gram，句子 删除停用词 茎和茎 词嵌入5.1）跳过语法5.2）CBOW 5.3）GloVE 5.4）FastText 位置编码 传统方法 言语包 TF IDF 基于机器学习-朴素贝叶斯，逻辑回归 深度学习模型 RNN 格鲁 LSTM 双向LSTM 注意力 变压器5.1）Bert 5.2）

  3. 所属分类：其它

  1. opinion-mining-system:新闻评论观点挖掘系统，粗粒度的分析出新闻网评观点的高度和趋势-源码

  2. 意见挖掘系统 新闻评论观点挖掘系统，粗粒度的分析出新闻网评观点的高度和趋势 系统的主要功能目标 给定一则新闻详情页，获取其中的评论数据，然后进行评论数据挖掘分析，得大多数网民对此则新闻的观点观点。 系统的挖掘分析方法 首先进行字典库和数据源的获批评论数据由爬虫程序来完成。 进行文本预处理，并按照标点符号进行观点句子的分句。 对分好后的子句进行词性识别和极性标注。 最后根据统计好的结果进行分析展示。 系统的代码结构 图表展示类相关包，包括了柱形图，饼状图以及折线图。 爬虫类相关包，爬取的数据主要

  3. 所属分类：其它

  1. text-mining:带有整洁数据原理的文本挖掘-源码

  2. 整理数据原理进行文本挖掘研讨会 rstudio :: conf 2020 朱莉亚·席尔格（Julia Silge） :spiral_calendar: 2020年1月27日至28日 :alarm_clock: 09:00-17:00 :hotel: 方济各会厅AB（宴会厅层） :writing_hand: 和 概述 您是否曾经遇到过文本数据，并且怀疑其中是否包含有用的洞察力，但对如何找到该洞察力感到沮丧？ 您是否熟悉dplyr和ggplot2，并准备学习如何在tidyverse生态系统中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42118770

  1. 用于情感分析的深度学习：成功的方法和未来的挑战

  2. 情感分析（也称为观点挖掘）是自然语言处理中一个活跃的研究领域。 它旨在从社交网络，博客或产品评论中的用户生成的文本中识别，提取和组织情感。 在过去的15年中，许多文献研究利用机器学习方法来从不同角度解决情感分析任务。 由于机器学习器的性能在很大程度上取决于数据表示的选择，因此许多研究致力于通过领域专家和精心的工程来构建功能强大的特征提取器。 近年来，深度学习方法以强大的计算模型出现，该模型无需特征工程即可自动从数据中发现文本的复杂语义表示。 这些方法改进了许多情感分析任务中的最新技术，包括句子/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：452kb
    • 提供者：weixin_38672815
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