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搜索资源列表

  1. 数据挖掘基本原理与算法韩家炜

  2. 数据挖掘的基本原理，概念，算法，包括关联规则，分类，聚类，预测，WEB分析等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-28
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：ndsc_008

  1. 数据挖掘方面的博硕士论文

  2. 数据挖掘方面的博硕士论文 请大家抓紧时间下载吧，呵呵

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-29
    • 文件大小：353280
    • 提供者：charlesch

  1. 挖掘数据生成源文件vc_ardata-vc

  2. 挖掘数据的生成文件。。======================================================================== CONSOLE APPLICATION : GenData========================================================================AppWizard has created this GenData application for you. This fil

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-06-07
    • 文件大小：23552
    • 提供者：zhouchill

  1. 数据挖掘中十大经典算法

  2. 数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年 12 月评 选出了数据挖掘领域的十大经典算法： 选出了数据挖掘领域的十大经典算法： C4.

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-01-19
    • 文件大小：1045504
    • 提供者：nevergiveup54

  1. 大数据方案介绍_技术

  2. 大数据 技术平台 方案。 --- Hadoop是架构在廉价的硬件服务器上，不需要非常昂贵的硬件做支撑。2、 开源的产品，免费的，基于开源协议，可以自由修改，可控性更大。3、因为属于二次开发，同时因为有非常活跃的社区讨论，对开发人员的能力要求相对不高，工程师的学习成本也并不高。4、当集群规模非常大时，开发成本和维护成本会凸显出来。但是相对于自研系统来说的话，还是便宜的很多。 hadoop的整个生态体系，涵盖了系统数据存储、数据收集、数据导入导出到关系数据库、并行计算框架、数据序列化处理与任务调度

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2017-09-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wfeng007

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bucaixia08

  1. 变性蛋白质LC-MS数据的差异数据的提取与数据分类

  2. 变性蛋白质LC-MS数据的差异数据的提取与数据分类，盛昭荣，，本论文在文献调研的基础上，采用生物信息学的方法对蛋白质液相色谱-质谱(LC-MS)数据进行挖掘,目的在于发现野生型蛋白质LC-MS谱图与变�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-04
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_38537684

  1. 基于数据挖掘的临床用药关联发现方法研究

  2. 基于数据挖掘的临床用药关联发现方法研究，郑利涛，李金林，本文针对某医院的医疗病案数据，采取两种不同的数据挖掘方法来挖掘肿瘤外科患者临床用药之间的相关关系。通过运用关联规则挖掘技

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：598016
    • 提供者：weixin_38668754

  1. 数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip

  2. 数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.zip数据挖掘零基础到入门精通的参考文献阅读.

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：qq_43371778

  1. 三种NI的数据记录软件技术白皮书.pdf

  2. 三种NI的数据记录软件技术白皮书pdf,常见的数据采集应用是将采集的数据简单地记录到磁盘或数据库，以进行进一步的分析。本文介绍了能够配合NI DAQ设备使用的三种数据记录软件－LabVIEW SignalExpress LE、LabVIEW SignalExpress以及LabVIEW。许多简单的数据记录仪都只能采集基本的信号。 针对这种情况进行了功能扩 展,囊括了超 种高级信号处理和数据分析功能。您可以借助 使用功率 谱和频率响应 步骤,进行频域分析;对信号失真进行测量,如分析,和 等 应用低

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统研究

  2. 基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统在煤矿生产过程中的应用,不仅解决了复杂的数据统计问题,也提高了数据分析的效率和深度,为决策者提供了建议,更加保证了煤矿生产的安全性。文章首先介绍了系统网络的运行结构,然后说明了系统的体系结构,最后介绍了数据挖掘技术在煤矿远程监控系统中的应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：317440
    • 提供者：weixin_38627590

  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖掘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-30
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liqibiao666

  1. 西雅图Airbnb上的数据分析：西雅图Airbnb开放数据的数据分析-源码

  2. 西雅图Airbnb开放数据的数据分析 西雅图Airbnb开放数据的数据分析-https: 清理，分析，建模和可视化Jupyter笔记本中的数据 ＃使用的图书馆： 大熊猫 麻木 matplotlib 斯克莱恩 海生的 项目动机 该项目是由udacity设计的，这是Udacity数据科学纳米学位计划中的第一个项目，它的数据分析是通过CRISP-DM过程完成的。 CRISP-DM过程通常在数据挖掘时使用，并且非常可靠且用户友好。 这是所涉及步骤的简短说明- 了解业务 了解数据 数据准备 造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42109598

  1. 数据挖掘技术的算法与应用读书报告

  2. 数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。按照挖掘过程进行组织。首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。在其中不仅有基本概念、原理、方法等。还有对最新的方法的分析研究和提高等。目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_38608189

  1. 数据挖掘技术的算法与应用读书报告

  2. 数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。按照挖掘过程进行组织。首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。在其中不仅有基本概念、原理、方法等。还有对最新的方法的分析研究和提高等。目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_38592548

  1. 数据挖掘：用于数据清理，在结构化，文本和Web数据中查找模式的技术； 适用于客户关系管理，欺诈检测和国土安全等领域-源码

  2. 数据挖掘 涵盖的领域包括关联分析，分类，聚类，文本挖掘，Web挖掘，图形和流时间序列挖掘。 我学到： 确定数据挖掘和KDD（来自数据库的知识发现）的过程。 分析不同数据挖掘和KDD算法的适用性。 设计算法以解决与分类和聚类有关的问题，并从数据库中识别关联规则。 应用文本挖掘，Web挖掘，图挖掘以及流和时间序列挖掘的概念和算法。 评估数据挖掘和KDD算法的性能。 比较和对比不同数据挖掘算法的性能 评估数据挖掘算法的可伸缩性。 分析影响数据挖掘效率的数据特征。 检查数据挖掘和KDD算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：weixin_42132598

  1. 数据挖掘与数据分析

  2. 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。数据挖掘和数据分析的不同之处：1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38502428

  1. 数据挖掘技术的算法与应用读书报告

  2. 数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。按照挖掘过程进行组织。首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。在其中不仅有基本概念、原理、方法等。还有对最新的方法的分析研究和提高等。目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_38630571

  1. 数据挖掘技术的算法与应用读书报告

  2. 数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。按照挖掘过程进行组织。首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。在其中不仅有基本概念、原理、方法等。还有对最新的方法的分析研究和提高等。目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_38745925

  1. 数据挖掘与数据分析

  2. 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处：1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38499706
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