数据挖掘：基于关联挖掘的商品销售分析
2020-06-09 08:32:36
的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天，小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法，希望它对你有所帮助。一、 分类决策树算法C4.5C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树
2018-11-06 17:02:30
针对现有数据挖掘体系结构松散揭合、算法运行效率不高的问题，提出了嵌入式数据挖掘模型。该模型实现了算法的组件化管理，并将整个数据挖掘流程控制在数据库、数据仓库中，在简化数据挖掘过程的同时，大大提高了数据挖掘的效率。通过对几种典型数据挖掘算法在银行卡业务数据中的试验，证实了该模型的有效性和实用性。
2020-03-11 06:36:59
机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）
2023-09-26 07:56:49
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据工业人工智能生态系统
2020-12-16 07:47:35
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据
2021-01-27 06:02:18
经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍神经网络简介神经网络组件简介
2022-04-28 18:56:07
挖掘方法)，智能建模分析(机器学习方法)，统计分析等。 数据解释：对于广大的数据信息用户来讲，最关心的并非是数据的分析处理过程，而是对大数据分析结果的解释与展示。数据解释常采用的方法有：可视化方式
2018-11-02 14:08:08
、Scikit-Learn在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。二、StatsmodelsStatsmodels是另一个聚焦在
2018-03-26 16:29:41
读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.目录：全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法
2017-06-01 15:49:24
招聘岗位机器学习/数据挖掘工程师/信号与信息处理（实习） 岗位职责：1.筛选现场基础数据，统计总体数据特性；2.快速学习现场数据特性，对各类现场原始进行有效分类和挖掘。 岗位要求：1.数学专业、信号
2017-08-18 10:26:22
正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。三、机器学习和数据挖掘机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器
2017-09-01 11:05:58
想要自学云计算和数据挖掘想问下这些方面有哪些内容该从何开始求大神们指教谢谢
2016-04-19 00:07:25
人工智能、数据挖掘、机器学习和深度学习之间，主要有什么关系？
2020-03-16 11:35:54
人工智能、机器学习、数据挖掘的区别
2020-05-14 16:02:52
人工智能和机器学习可以帮助组织提高网络安全性的一些方法
2021-01-25 06:25:25
、人工智能和深度学习、物联网（IOT）以及大数据将从他们那些不太知情的同行那里带走超过1兆2000亿美元。数据是机器学习的关键。算法从一定数量的数据中学习，然后应用这种学习来做出明智的决策
2018-08-27 10:16:55
的、面向任务的智能，这就是机器学习的范畴。我过去听到的机器学习定义的最强大的方法之一是与传统的、用于经典计算机编程的算法方法相比较。在经典计算中，工程师向计算机提供输入数据ーー例如，数字2和4ーー以及将它
2022-06-21 11:06:37
本发明公开一种基于机器学习的车位状态预测方法，基于历史数据，建立回归决策树模型进而构建改进决策树模型，对每个区域的停车率进行预测，基于停车率和用户喜好度为用户推荐相应的停车区域，获取相应停车区域
2023-09-21 07:24:58
集。本文提出了一种基于Trie的在可信度构架下进行关联规则挖掘的方法,用于解决支持度为零的一类特殊问题,在不生成候选集的基础上,直接计算出所有的子集,节省了生成频繁项集的时空开销。【关键词】：数据挖掘
2010-04-24 09:55:51
【作者】：赖兴瑞;张东站;段江娇;【来源】：《心智与计算》2010年01期【摘要】：股票价格行为数据挖掘激发了计算机科学、机器学习及其他领域研究的广泛关注。然而,由于股票价格本身的不确定性和股市
2010-04-24 09:56:07
机器学习：完整机器学习项目流程，数据清洗
2020-04-26 09:31:46
人工智能下面有哪些机器学习分支？如何用卷积神经网络（CNN）方法去解决机器学习监督学习下面的分类问题？
2021-06-16 08:09:03
的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。
另外，Scikit-learn 也提供了一幅清晰的路线图给大家选择：其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些
2019-03-07 20:18:53
现在人工智能非常火爆，机器学习应该算是人工智能里面的一个子领域，而其中有一块是对文本进行分析，对数据进行深入的挖掘提取一些特征值，然后用一些算法去学习,训练,分析,甚至还能预测，那么Python中常
2018-05-10 15:20:21
小白 机器学习和深度学习必读书籍+机器学习实战视频PPT+大数据分析书籍推荐！
2019-07-22 17:02:39
如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？可供选择的语言很多，你需要通过战略
2021-03-02 06:22:38
理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接
2018-07-04 16:07:53
在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生
2021-01-28 06:57:47
现在做毕业设计，是基于labview的挖掘机器人轨迹规划与控制，就是用labview来实现轨迹规划的编程，请教各位，这容易实现吗？该从哪入手啊？谢谢了！
2013-04-01 14:32:01
统计学习方法C1概论
2019-10-29 09:12:28
研究了基于数据挖掘的Internet远程教学模型和方法，提出利用数据挖掘解决基于Internet的远程教学还存在的诸如怎样获得准确的反馈信息、怎样实现个性化学习、怎样实现自动答疑
2008-12-03 13:07:51
10 摘要:主要介绍了数据挖掘的产生、发展、定义和任务，讨论了常用的挖掘方法和工具，最后举例介绍了数据挖掘的一些应用.关键词:数据挖掘;知识发现;决策树
Abstract:Th is
2009-01-08 21:23:1212 数据挖掘技术，又称为数据库知识发现，是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工
2009-01-13 15:10:270 文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构，并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。关键字：数据挖掘、数据
2009-09-04 08:16:3015 在数据挖掘中应用抽样技术,可以显著提高数据挖掘任务的效率。通过采用不同的抽样方法,使得数据挖掘算法可以针对比原始数据集小得多的样本数据集进行分析,从而大幅度提高
2009-12-25 13:36:2213 针对工业锅炉的常见故障，提出了一种基于数据挖掘方法的锅炉故障诊断技术。通过建立一个智能化的数据挖掘工具，直接从大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数
2010-01-11 14:28:4213 设计了一种基于Web挖掘的个性化网络学习系统,该系统给出了Web内容挖掘、Web使用挖掘和Web结构挖掘的结果,并结合其推荐结果为学习者提供个性化的服务。并给出个性化推荐算法。
2010-02-25 16:09:007 水下舰艇通信网络中的故障数据挖掘方法仿真_彭辉
2017-01-03 17:41:580 基于时间序列数据挖掘的故障检测方法_李海林
2017-01-08 10:57:060 粗糙集理论的数据挖掘方法在水泥生产分解炉中的应用_王夙娟
2017-03-19 11:28:160 人工智能
2017-03-24 11:04:230 机器学习算法之最优化方法
2017-09-04 10:05:100 对无线传感器网络中的不确定感知数据的优化挖掘算法设计，提高传感器感知层对数据信息的采集和收发能力。传统方法采用子空间重构特征分解的数据挖掘方法，随着传感器网络中的不确定数据干扰的增强，对数据的采集
2017-11-11 14:56:551 在大型网络数据库构架中，包含有海量的图片、声音、文字等数据信息，由于数据之间的差异性较大以及扰动干扰，导致对待访问的目标数据的隐蔽性较强，对隐蔽数据的快速挖掘是实现网络数据库优化访问的基础。传统方法
2017-11-16 10:50:5113 利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一，常用的挖掘方法首先需要从医学图像中提取特征，然后进行分类分析。目前，应用最多的是提取图像的统计特征，这种方法对所提取的特征有很强的依赖性。采用
2017-11-22 16:32:238 分析的相关研究还比较少．但是如果仅仅为了保护数据隐私．而不对大数据进行挖掘分析。大数据也就失去了其潜在的巨大价值，提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据挖掘方法，利用格加密构建隐私数据的安全同态运算方法，并
2017-12-26 15:01:180 数据挖掘常用的十大算法包括： C4.5 ，K-means算法 3.SVM 4.Apriori ，EM：最大期望值法，pagerank：是google算法的重要内容，Adaboost: 迭代算法 ，KNN 最简单的机器学习方法之一，Naive Bayes Cart：分类与回归。下面我将一一介绍
2017-12-29 11:26:30
26743 数据挖掘就是从大量的、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。 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。浅析十三种常用的数据挖掘技术如下所述
2017-12-29 11:53:4269469 数据挖掘工程师多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式，从而通过数据挖掘来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。
2017-12-31 12:41:544565 来完成一些统计和查询工作，这些方法与数据库OLAP的处理技术极为相似；而大数据的深度价值通常需要使用基于机器学习和数据挖掘的智能化复杂分析才能实现。 一直以来，机器学习领域的专家和学者们在不断尝试对越来越多的数据进行
2018-01-05 10:14:360 多尺度理论已被引入到数据挖掘领域，但人们对其研究仍不够深入和完善，缺乏普适性理论与方法．随着大数据处理应用的不断深入，其研究变得更加迫切．针对上述问题，进行了普适的多尺度数据挖掘理论和方法的研究
2018-01-05 10:58:070 数据挖掘可以认为是数据库技术与机器学习的交叉，它利用数据库技术来管理海量的数据，并利用机器学习和统计分析来进行数据分析。
2018-01-05 15:20:293883 机器学习是一门更加偏向理论性学科，其目的是为了让计算机不断学习找到接近目标函数f的假设h。而数据挖掘则是使用了包括机器学习算法在内的众多知识的一门应用学科，它主要是使用一系列处理方法挖掘数据背后的信息。
2018-01-05 19:02:3510382 初看的话，会觉得机器学习和人工智能，数据挖掘讲的东西很像，实际他们之间的关系可以概括为：
机器学习是人工智能的一个子方向 机器学习是数据挖掘的一种实现方式
2018-05-18 08:37:001904 
机器学习入门方法 一说到机器学习，我被问得最多的问题是：给那些开始学习机器学习的人的最好的建议是什么？
2018-05-20 07:10:003755 
本文档的主要内容详细介绍的是Python工具包合集包括了：网页爬虫工具集，文本处理工具集，Python科学计算工具包，Python机器学习和数据挖掘 工具包
2018-09-07 17:14:4237 根据训练数据是否有标记，机器学习任务大致分为两大类：监督学习和非监督学习，监督学习主要包括分类和回归等，非监督学习主要包括聚类和频繁项集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
2018-12-19 16:42:124084 何谓“机器学习”，学界尚未有统一的定义。本文摘取Tom Mitchell、Christopher M. Bishop、去年出版的《深度学习》和侧重实战的《数据挖掘》，总结了四种机器学习主流定义。
2019-02-13 09:44:263162 
本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。
本文包含了五个知识点：
1. 数据挖掘与机器学习技术简介
2. Python数据预处理实战
3. 常见分类算法介绍
4. 对鸢尾花进行分类案例实战
5. 分类算法的选择思路与技巧
2019-03-03 10:10:233029 本视频主要详细介绍了数据挖掘的四类方法，分别是神经网络方法、遗传算法、决策树方法、粗集方法。
2019-04-10 16:40:2512510 近日，荷兰格罗宁根大学医学中心（UMCG）的实验心脏病学研究人员 Luis Eduardo Juarez-Orozco 等人，利用一个基于集成学习 Boost 方法的机器学习模型（LogitBoost），实现了对冠心病人医疗数据的更充分挖掘，在判断心梗的可能性上，超越了人类医生。
2019-05-30 11:40:192926 玩数据分析、数据挖掘、AI的最常用的数据分析库numpy大总结，总结部分主要是对于机器学习和深度学习处理时常用的函数单元。
2019-05-31 16:57:011307 机器学习/深度学习/人工智能（ML/DL/AI） 需要筛选越来越多的数据，通过自动化来识别复杂模式、异常情况以及找到适当的位置。
2019-09-18 11:39:37910 区块链数据集提供了一个与加密货币资产行为相关的独特的数据宇宙，因此，为机器学习方法的应用提供了独特的机会。
2019-11-26 09:49:14758 区块链数据集提供了一个与加密货币资产行为相关的独特的数据宇宙，因此，为机器学习方法的应用提供了独特的机会。然而，区块链数据集的性质和结构给机器学习方法带来了独特的挑战。
2019-11-26 11:38:521600 随着数据科学（Data Science）技术的兴起，人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（Machine Learning） 成为近几年来计算机科学界十分热门的研究领域
2020-08-07 16:02:40773 内网恶意内部活动的证据通常隐藏在大型数据流中，例如数月或年累积的系统日志，然而数据流往往是无界的、不断变化的和未标记的。因此，为实现高度准确的异常检测，提出集成流挖掘和图挖掘的内网异常检测方法
2021-04-12 11:29:287 机器学习作为数据挖掘中一种重要的工具，不只是对人的认知学习过程的探索，还包括对数据的分析处理。面对大量数据的挑战，目前一部分学者专注于机器学习算法的改进和开拓，另一部分研究人员则致力于样本数据的选择
2021-04-26 14:45:468 基于机器学习的中文隐式实体关系抽取方法
2021-06-02 14:42:144 通过优化 Spark mllib机器学习库中的隐含狄利克雷分布（LDA）主题模型，提出一种改进的学术研究热点挖掘方法。采用LDA主题模型对学术论文关键词进行建模，利用困惑度确定主题模型的最佳主题
2021-06-02 14:47:154 基于终身机器学习的主题挖掘评分和评论推荐模型
2021-06-27 15:34:3742 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2021-09-29 14:34:391504 数据挖掘是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理
2021-09-29 11:27:182332 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。
2022-06-05 14:17:00728 简单来说，机器学习就是针对现实问题，使用我们输入的数据对算法进行训练，算法在训练之后就会生成一个模型，这个模型就是对当前问题通过数据捕捉规律的描述。然后我们将模型进一步导入数据，或者引入新的数据
2022-06-29 10:51:084769 数据挖掘中应用较多的技术机器学习。机器学习主流算法包括三种：关联分析、分类分析、聚类分析。
2023-03-27 14:13:302543 4．大数据分析及挖掘技术大数据分析技术改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术，突破用户兴趣
2022-04-06 14:24:35337 
联合学习在传统机器学习方法中的应用
2023-07-05 16:30:28489 
摘要：本文首先介绍了微电子领域及该领域中半导体制造的发展现状，然后分析了数据挖掘在半导体制造中应用的必要性和可行性。最后重点讨论数据挖掘技术在研究晶圆制造质量异常问题中的应用，文章中给出了半导体
2023-07-18 15:43:200 机器学习是一种方法，利用算法来让机器可以自我学习和适应，而且不需要明确地编程。在许多应用中，需要机器使用历史数据训练模型，然后使用该模型来对新数据进行预测或分类
2023-08-02 17:36:34333 。 机器学习和数据挖掘是一对相互关联的领域。它们都是理解数据、建立模型和提取知识的工具，但目标和方法有所不同。在这篇文章中，我们将比较机器学习与数据挖掘，并讨论它们之间的区别和联系。 机器学习 机器学习是一种人工
2023-08-17 16:11:331014 机器学习可以分为哪几类？机器学习技术有哪些 机器学习（Machine Learning，ML）是一种通过自动化自我学习所增强的能力，从数据中获取知识的方法。可以说，机器学习是在人工智能的支持下
2023-08-17 16:11:364060 机器学习vsm算法 随着机器学习技术的不断发展，相似性计算是机器学习中的重要组成部分。在信息检索、文本挖掘、机器翻译等领域中，相似性计算是必不可少的一项技术。在这些领域中，我们通常使用向量空间模型
2023-08-17 16:29:35529 python数据挖掘与机器学习 Python是一个非常流行的编程语言，被广泛用于数据挖掘和机器学习领域。在本篇文章中，我们将探讨Python在数据挖掘和机器学习中的应用，并介绍一些Python中常
2023-08-17 16:29:38818 数据挖掘和机器学习有什么关系 数据挖掘和机器学习是两个不同的概念，但它们有一些重要的相似之处。这篇文章将详细介绍数据挖掘和机器学习之间的关系以及它们在现代数据科学中的作用。 一、数据挖掘和机器学习
2023-08-17 16:29:501825 数据挖掘和机器学习之间的关系 数据挖掘和机器学习是两个非常相关的领域，但是在很多情况下它们被误解为是同一种东西。事实上，数据挖掘和机器学习有很多的不同之处，但也有很多的相似之处。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:29:542004 数据挖掘与机器学习专业就业方向 随着信息技术的不断发展以及互联网的普及，我们现在生活在一个大数据时代中。大量的数据被收集并存储在不同的领域，并且这些数据随着时间的推移不断增长。然而，这些数据对于人类
2023-08-17 16:29:581077 机器学习与数据挖掘的区别 ， 机器学习与数据挖掘的关系 机器学习与数据挖掘是如今热门的领域。随着数据规模的不断扩大，越来越多的人们认识到数据分析的重要性。但是，机器学习和数据挖掘在实践中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370 的技术。在这个过程中，计算机通过不断地迭代和学习，提高算法的准确性和可靠性，从而可以更好地解决各种实际问题。 机器学习属于计算机科学领域的一种技术，并在人工智能领域中具有重要的地位。它是数据挖掘和人工智能领域
2023-08-17 16:30:041148 机器学习有哪些算法？机器学习分类算法有哪些？机器学习预判有哪些算法？ 机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的分析和学习，为计算机提供智能决策。机器学习算法是实现机器学习的基础。常见的机器学习算法
2023-08-17 16:30:111245 2023-08-25 11:07:040 为了进行机器学习和数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。
2023-10-31 11:30:55447 
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中提取出有意义的信息和模式的技术。它结合了数据库、统计学、机器学习和人工智能等领域的理论和方法，通过高效的算法和工具，对大数据进行分析和挖掘，从而
2024-02-03 14:19:55334
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