datamining 第10页

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mapoor·2020-07-02 11:42

数据挖掘的方法

数据挖掘方法DataMining（数据挖掘）是指用非平凡的方法从海量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。

listep·2020-07-02 08:53

分析挖掘

数据挖掘数据挖掘（DataMining，DM）又称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD）目录1数据挖掘概述1.1数据挖掘的定义2数据挖掘常用的方法3数据挖掘的功能

leveretz·2020-07-02 07:05

银行客户流失预警模型——业务分析及代码（实战）

DataMiningCase流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏）你将习得：数据的处理、LightGBM

g909336740·2020-07-02 00:43

数据挖掘与R语言

《数据挖掘与R语言》基本信息原书名：DataMiningwithR：LearningwithCaseStudies作者：(葡)LuísTorgo译者：李洪成陈道轮吴立明丛书名：计算机科学丛书出版社：机械工业出版社

csdn1232·2020-07-01 21:27

【论文翻译虚假新闻检测综述 KDD 2017】Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective

论文题目：FakeNewsDetectiononSocialMedia:ADataMiningPerspective论文来源：KDD2017美国亚利桑那州立大学,美国密歇根州立大学论文链接：https:

byn12345·2020-07-01 19:59

常见数据挖掘分析方法介绍

引自：ITONGJI.CN下面介绍十种数据挖掘（DataMining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！

小兔爸爸·2020-07-01 18:06

数据挖掘技术、方法及应用

一幅凝固的油画Keywords:datamining，Knowledgediscoveryindatabases，DM，KDD，CRISP－DM，Internet概念基于Internet的全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据

Towan·2020-07-01 18:00

【12月16日】THUCTC实现基于支持向量机中文文本分类

关键词文本分类特征提取支持向量机1引言所谓“数据丰富但知识缺乏”的现状导致了数据挖掘(DataMining)技术研究的兴起，数据挖掘是从海量的结构化信息中抽取或挖掘隐含信息和知识的重要方法和途径。

Moon_treee·2020-07-01 11:54

数据挖掘导论课后习题答案-第六章

最近在读《IntroductiontoDataMining》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。

KeEN丶X·2020-07-01 10:47

Python数据挖掘——概况

数据挖掘（datamining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。eg：啤酒与尿布、杜蕾斯与口红、杜蕾斯与红酒。

zhuoyue65·2020-06-30 17:59

写给新人数据挖掘基础知识介绍

基本概念数据挖掘(DataMining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。

小乙的听风·2020-06-30 15:16

数据挖掘理论（一）

数据挖掘(DataMining)：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则、规律、模式、约束）

静默安然·2020-06-30 14:11

闲扯淡之机器学习——数据预处理

上篇文章我们针对ML闲扯了一番，并在最后又借鉴DataMining的CRISP-DM模型分析了一个ML项目的开发过程。今天说点什么呢？我犹豫了，我迷茫了！先给大家讲个故事吧！

莫谈天下·2020-06-30 14:15

CDH Yarn资源动态分配 - 指定资源限制公平调度具体设置

日常工作中会涉及到各种资源分配等问题，跨部门，跨业务等等，这里介绍基于CDH版本的Yarn公平调度（实际使用DRF调度）不同时间配置不同资源参考（计划模式）：https://datamining.blog.csdn.net

jast_zsh·2020-06-30 14:30

浅谈数据挖掘与机器学习

引言在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习(DataMining)以及数据挖掘(MachineLearning)是两个高深的领域。

老杨0511·2020-06-30 06:10

当我们谈论数据挖掘时，究竟是在说什么？

数据挖掘（DataMining，简称DM），顾名思义，就是指从大量的数据中挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。

数之联大数据·2020-06-30 02:53

数据挖掘与预测分析------跨行业数据挖掘标准流程：CRISP-DM

这里不得不提一下数据挖掘的概念，数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是KDD中的一个步骤

xianjie0318·2020-06-30 00:01

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（1）——数据挖掘入门

一、什么是数据挖掘数据挖掘（DataMining），也叫数据开采、数据采掘等，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，自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息的过程

wzy0623·2020-06-29 22:23

数据挖掘实践指南读书笔记5

写在之前本书涉及的源程序和数据都可以在以下网站中找到：http://guidetodatamining.com/这本书理论比较简单，书中错误较少，动手锻炼较多，如果每个代码都自己写出来，收获不少。

hainingwyx·2020-06-29 21:32

数据挖掘第一章概述数据挖掘、知识发现的概念数据挖掘的模式

一、数据挖掘、知识发现的概念数据挖掘DataMining：是指从海量的数据中通过相关的算法发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。知识发现：数据挖掘是知识发现中的一个步骤。

weixin_12345·2020-06-29 08:51

数据挖掘的一般流程

其中数据仓库是datamining独有内容，是从多个数据源收集的信息存储库。按照WilliamH.Inmon的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策

吃机智豆长大的少女乙·2020-06-29 02:03

周志华机器学习读书笔记

泛化(generalization):学得模型适用于新样本的能力，称为"泛化"(generalization)能力.数据挖掘(datamining):从海量数据中发掘知识.

儒雅的晴天·2020-06-28 23:28

拓端数据tecdat:预测危险未知数——事故预防多维度分析

“原文链接针对当前生产和生活中面临的安全事故问题,利用当前发展迅速的DM(DataMining)技术,通过对事故信息的多维度分析，实现监测系统的事故预测,提高了监测系统的性能,形成安全预警机制。

weixin_34327761·2020-06-28 17:39

【学习】 R语言与机器学习学习笔记（1）K-近邻算法

写这份学习笔记主要以学校datamining课程的课件为主，会参考一堆的baidu，一堆的google，

weixin_34274029·2020-06-28 15:51

数据分析报告怎么用？

我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，datamining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。

weixin_34116110·2020-06-28 11:27

用R分析时间序列(time series)数据

timeseriesdatamining主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature

weixin_34072637·2020-06-28 10:19

数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)的区别是什么？数据科学(data science)和商业分析(business analytics...

本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来

weixin_33932129·2020-06-28 08:55

30万奖金！还带你奔赴加拿大相约KDD！？阿里聚安全算法挑战赛带你飞起！

KDD（KnowledgeDiscoveryandDataMining，知识发现与数据挖掘）会议，作为数据挖掘届的顶会，一直是算法爱好者心中的圣地麦加。想去？有点难。

weixin_33840661·2020-06-28 06:52

CIO时代APP微讲座：南京邮电大学李涛深度解读大数据时代的数据挖掘

通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发

weixin_33806914·2020-06-28 05:45

学科前沿技术作业六

美国的吴信东教授等人让世界上这个方向的顶级专家列出了他们各自认为数据挖掘研究领域的10大挑战性问题,然后他们总结这些专家的意见,得出了数据挖掘10大挑战性问题:1.DevelopingaUnifyingTheoryofDataMining2

weixin_33744141·2020-06-28 04:00

数据挖掘的种种－节课准备

数据挖掘（DataMining，DM）又称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD）。

weixin_30735745·2020-06-28 00:19

Data Mining Tutorial数据挖掘教程 (PART-1)

DataMiningTutorial数据挖掘教程(PART-1)SethPaulJamieMacLennanZhaohuiTangScottOvesonMicrosoftCorporationJune2005

weixin_30339969·2020-06-27 18:11

python——0-1矩阵、prod()连乘函数、字符串和list转换

01230aceNaN1bdNaNNaN2bcNaNNaN3abcd4abNaNNaN5bcNaNNaN6abNaNNaN7abce8abcNaN9aceNaN转化代码：importpandasaspdinput_path='F:/DataMining

watermelon12138·2020-06-27 14:34

人工智能之数据挖掘

内容简介数据挖掘（DataMining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。

GitChat的博客·2020-06-27 11:25

通过SAS宏实现自动导入批量数据

最近看了本书，《sasdatapreparationfordatamining》觉得相当不错，其中很多代码都是相当经典的，而且难度也不大，决定在这学期把阅读笔记和代码说明写出来，与大家分享。

rokia_xmu·2020-06-27 08:04

数据分析简单例子

数据挖掘（Datamining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

kailun_1990·2020-06-27 07:28

《PhD Journey》Chapter 2 Spring 2018

PhDJourney》Chapter2–Spring2018文章目录前言CSE532TheoryofDatabaseSystemsCSE534FundamentalsofComputerNetworksCSE634DataMiningConceptsandTechniquesTeachingAssistantAdvisor

sicolex·2020-06-27 06:00

都说没想好·2020-06-27 05:39

电信主机计费系统_数据采集子模块

名词解释DMS：数据挖掘系统（DataMiningSystem）用

JeremiahSu·2020-06-26 21:02

DM 第一课数据挖掘概括

DM第一课数据挖掘概括1.数据挖掘概述数据挖掘(DataMining)是通过系统分析从大量数据中提取隐藏于其中的规律，并用这些规律来预测未来或指导未来工作的科学。

hehondou·2020-06-26 20:08

数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用

数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用一幅凝固的油画Keywords:datamining，Knowledgediscoveryindatabases，DM，KDD，CRISP－DM，Internet概念基于

swqqcs·2020-06-26 16:00

裴健教授当选 SIGKDD 主席，继刘兵后，又一华人荣膺此位

裴健：加拿大西蒙弗雷泽大学计算机学院教授，专注于数据挖掘、数据仓库和在线分析处理、数据库系统、生物信息学等领域，著有《DataMining:ConceptsandTechniques》一书（与JiaweiHan

AI科技大本营·2020-06-26 15:19

TensorFlow学习之LSTM用于股票价格预测

原地址：https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/55805974GitHub地址：https://github.com/LouisScorpio/datamining

鹿鸣Llane·2020-06-26 11:00

数据挖掘作业二：模型的性能度量、神经网络和决策树

中山大学软件工程数据挖掘第二次作业github地址：https://github.com/linjiafengyang/DataMining模型的性能度量我们需要比较两个分类模型M_1和M_2。

linjiafengyang·2020-06-26 11:14

数据挖掘作业一：线性回归、逻辑回归和支持向量机

中山大学软件工程数据挖掘第一次作业github地址：https://github.com/linjiafengyang/DataMining官方参考答案：AnswertoHW1线性回归某班主任为了了解本班同学的数学和其他科目考试成绩间关系