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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些數(shù)據(jù)挖掘軟件排名

數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些數(shù)據(jù)挖掘軟件排名

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基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘技術

隨著信息化技術的快速發(fā)展,人們接收的數(shù)據(jù)日益增多,這些數(shù)據(jù)具有量大、異構、復雜等特點,研究者難以發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中蘊含的模式和知識,但對其進行分析能發(fā)現(xiàn)和預測科研與商業(yè)領域上未來的發(fā)展趨勢,具有不可估量
2017-11-02 14:29:465

石油基礎數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析

針對石油基礎數(shù)據(jù)量急劇增長,數(shù)據(jù)之間不能達成共享,管理不能保持統(tǒng)一等問題,研究并設計了石油基礎數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析系統(tǒng)。通過構建石油基礎數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫模型,用于完成數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)集成等數(shù)據(jù)預處理
2017-11-14 10:39:176

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘方法研究

在大型網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫構架中,包含有海量的圖片、聲音、文字等數(shù)據(jù)信息,由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動干擾,導致對待訪問的目標數(shù)據(jù)的隱蔽性較強,對隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實現(xiàn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問的基礎。傳統(tǒng)方法
2017-11-16 10:50:5113

基于三角矩陣和差集的垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項集的挖掘算法

針對現(xiàn)有的基于垂直格式挖掘頻繁項集采用正交的方式兩兩進行比較耗費大量時間和產生的Tid集可能很大浪費存儲空間的問題,提出了一種基于三角矩陣和差集的垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項集的挖掘算法。該算法利用差集解
2017-11-20 10:34:334

基于格的隱私保護聚類數(shù)據(jù)挖掘方法

由于云計算的諸多優(yōu)勢,用戶傾向于將數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析等業(yè)務外包到專業(yè)的云服務提供商,然而隨之而來的是用戶的隱私不能得到保證.目前,眾多學者關注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲的隱私保護問題,而隱私保護數(shù)據(jù)
2017-12-26 15:01:180

數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些_數(shù)據(jù)挖掘方法分類總結

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程?!?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和技術很多,有多種分類法。淺析十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術如下所述
2017-12-29 11:53:4269469

Spark的并行數(shù)據(jù)挖掘的研究

本文研究了基于Spark的并行數(shù)據(jù)挖掘,并將其應用到了流程對象數(shù)據(jù)分析中。文章通過對串行的流程 對象數(shù)據(jù)挖掘算法流的研究,提出了一種基于Spark并行計算框架的并行化算法流解決方案,并通過編 程實現(xiàn)、并行效率測試、算法調優(yōu),最終得出一個并行效果良好的并行數(shù)據(jù)挖掘方案。該并行方案明顯 提高了計算效率。
2017-12-30 17:31:040

什么叫數(shù)據(jù)挖掘_數(shù)據(jù)挖掘技術解析

數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計學不同。統(tǒng)計學推斷是假設驅動的,即形成假設并在數(shù)據(jù)基礎上驗證他;數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)驅動的,即自動地從數(shù)據(jù)中提取模式和假設。數(shù)據(jù)挖掘的目標是提取可以容易轉換成邏輯規(guī)則或可視化表示的定性模型,與傳統(tǒng)的統(tǒng)計學相比,更加以人為本。
2017-12-31 12:19:4318497

怎么學習數(shù)據(jù)挖掘_如何系統(tǒng)地學習數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過對海量數(shù)據(jù)進行挖掘,尋找數(shù)據(jù)的存在模式,從而通過數(shù)據(jù)挖掘來解決具體問題。其更多是針對某一個具體的問題,是以解決具體問題為導向的。
2017-12-31 12:41:544565

不確定數(shù)據(jù)頻繁閉項集挖掘算法

由于不確定數(shù)據(jù)的向下封閉屬性,挖掘全部頻繁項集的方法會得到一個指數(shù)級的結果。為獲得一個較小的合適的結果集,研究了在不確定數(shù)據(jù)挖掘頻繁閉項集,并提出了一種新的頻繁閉項集挖掘算法-NA-PFCIM
2018-01-02 18:35:340

多尺度數(shù)據(jù)挖掘方法

多尺度理論已被引入到數(shù)據(jù)挖掘領域,但人們對其研究仍不夠深入和完善,缺乏普適性理論與方法.隨著大數(shù)據(jù)處理應用的不斷深入,其研究變得更加迫切.針對上述問題,進行了普適的多尺度數(shù)據(jù)挖掘理論和方法的研究
2018-01-05 10:58:070

十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法—Apriori

于單維、單層、布爾關聯(lián)規(guī)則。經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法Apriori 算法廣泛應用于各種領域,通過對數(shù)據(jù)的關聯(lián)性進行了分析和挖掘挖掘出的這些信息在決策制定過程中具有重要的參考價值。
2018-02-04 09:37:563450

《機器學習與數(shù)據(jù)挖掘:方法和應用》

《機器學習與數(shù)據(jù)挖掘:方法和應用》 來源:互聯(lián)網(wǎng)(轉載協(xié)議)發(fā)布日期:2011-09-16 09:56瀏覽: 7729 次專欄投稿值班編輯:QQ281688302 《機器學習與數(shù)據(jù)挖掘:方法
2018-06-27 18:38:01639

數(shù)據(jù)挖掘分析方法

本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領域中,最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法:描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
2018-12-19 16:42:124084

數(shù)據(jù)挖掘算法入門教程資料免費下載

(1)數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)集中的大量數(shù)據(jù)挖掘出有趣知識的過程。 (2)數(shù)據(jù)挖掘,又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn) ( KnowledgeDiscovery in Databases)或知識發(fā)現(xiàn), 它是一個從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價值的模式或規(guī)律等知識的非平凡過程,它與數(shù)據(jù)倉庫有著密切的聯(lián)系。
2018-12-20 16:04:336

數(shù)據(jù)挖掘常用算法

本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用算法,分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸(logisticregression)、最近鄰算法——KNN、決策樹、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3313064

數(shù)據(jù)挖掘的功能

本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的功能,分別是數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)估計、數(shù)據(jù)預測、數(shù)據(jù)關聯(lián)分組、數(shù)據(jù)聚類。
2019-04-10 16:35:125511

數(shù)據(jù)挖掘的任務有哪些

本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的任務有哪些,分別是關聯(lián)分析(associationanalysis)、聚類分析(clustering)、分類(classification)、預測(predication)、時序模式(time-seriespattern)。
2019-04-10 16:03:0019705

數(shù)據(jù)挖掘的四類方法

本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的四類方法,分別是神經(jīng)網(wǎng)絡方法、遺傳算法、決策樹方法、粗集方法。
2019-04-10 16:40:2512510

數(shù)據(jù)挖掘的特點是什么

本視頻主要詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的特點是什么,分別是基于大量數(shù)據(jù)、非平凡性、隱含性、新奇性、價值性。
2019-04-10 16:42:508004

數(shù)據(jù)挖掘是什么,數(shù)據(jù)挖掘的方法主要有哪些?

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
2019-04-17 10:42:163653

淺析嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型應用到銀行卡業(yè)務中的相關知識

數(shù)據(jù)挖掘就是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或者其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)挖掘有趣知識的過程。它是在多種數(shù)據(jù)存儲方式的基礎上,借助有效的分析方法和工具,從傳統(tǒng)的事務型數(shù)據(jù)庫功能(增加、刪除、修改、查詢、統(tǒng)計
2019-05-15 16:31:42843

成為數(shù)據(jù)挖掘工程師有哪些要求

計算機、統(tǒng)計學等相關專業(yè),具有深厚的統(tǒng)計學、數(shù)學、數(shù)據(jù)挖掘知識,熟悉數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的相關技術;
2019-06-09 17:24:005565

數(shù)據(jù)價值挖掘的挑戰(zhàn)

在12月25日舉行的大數(shù)據(jù)產業(yè)生態(tài)建設與發(fā)展高峰會上,中國工程院院士鄔賀銓進行了《數(shù)據(jù)價值挖掘的挑戰(zhàn)》主題演講,就數(shù)據(jù)融合的標準規(guī)范發(fā)表了看法。
2020-12-28 09:09:191712

針對APP用戶評論數(shù)據(jù)軟件需求挖掘方法

數(shù)量大、質量良莠不齊的狀況,如何從海量的用戶評論數(shù)據(jù)中省時省力地挖掘出有價值的需求,具有重要的研究與現(xiàn)實意義。文中著眼于APP開發(fā)問題,取360手機助手中的APP用戶評論數(shù)據(jù),旨在挖掘蘊含于用戶評論數(shù)據(jù)中的軟件需求。首先,從功能性需求與非功能性
2021-04-23 10:43:348

數(shù)據(jù)挖掘原理與算法

數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515

基于判斷聚合模型的數(shù)據(jù)挖掘分類算法

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和云計算技術的廣泛應用,許多數(shù)據(jù)存儲在不同的服務器上,分布式數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。智能agent在各自的站點上得到部分挖掘結果,分布式數(shù)據(jù)挖掘可以將這些部分的挖掘結果聚合成為全局
2021-06-17 14:57:3613

什么是數(shù)據(jù)挖掘它能給企業(yè)帶來什么

數(shù)據(jù)挖掘是指通過大量的程序,通過數(shù)據(jù)分析確定趨勢和模式,建立關系,從而解決業(yè)務問題。換句話說,數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出來的
2021-09-29 11:39:142911

數(shù)據(jù)挖掘的概念及特點 數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟

數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),作出歸納性的推理
2021-09-29 11:27:182332

每日一課 | 智慧燈桿之大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術

4.大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術大數(shù)據(jù)分析技術改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術;開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術;突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術,突破用戶興趣
2022-04-06 14:24:35337

數(shù)據(jù)挖掘定義及方法 數(shù)據(jù)挖掘在微電子領域的應用

  摘要:本文首先介紹了微電子領域及該領域中半導體制造的發(fā)展現(xiàn)狀,然后分析了數(shù)據(jù)挖掘在半導體制造中應用的必要性和可行性。最后重點討論數(shù)據(jù)挖掘技術在研究晶圓制造質量異常問題中的應用,文章中給出了半導體
2023-07-18 15:43:200

數(shù)據(jù)挖掘的流程 數(shù)據(jù)挖掘分類算法

  分類是用于識別什么樣的事務屬于哪一類的方法,可用于分類的算法有決策樹、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等等?! ?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘的一般流程  第一步,建立模型,確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:020

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的對比與區(qū)別

。 機器學習和數(shù)據(jù)挖掘是一對相互關聯(lián)的領域。它們都是理解數(shù)據(jù)、建立模型和提取知識的工具,但目標和方法有所不同。在這篇文章中,我們將比較機器學習與數(shù)據(jù)挖掘,并討論它們之間的區(qū)別和聯(lián)系。 機器學習 機器學習是一種人工
2023-08-17 16:11:331014

python數(shù)據(jù)挖掘與機器學習

用的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習工具。 一、數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中自動或半自動地發(fā)現(xiàn)潛在的關系、規(guī)律或模式的過程。Python中有許多數(shù)據(jù)挖掘工具可供使用,以下是其中一些常用的工具: 1. NumPy和Pandas NumPy是一個Python庫,用于處理數(shù)組和矩陣運算。它可以用于執(zhí)
2023-08-17 16:29:38818

python數(shù)據(jù)挖掘案例

python數(shù)據(jù)挖掘案例 Python數(shù)據(jù)挖掘在各個領域中應用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)挖掘出有價值的信息,從而為決策和優(yōu)化提供依據(jù)。本文將介紹一些Python數(shù)據(jù)挖掘的案例,以展示
2023-08-17 16:29:45715

數(shù)據(jù)挖掘十大算法

數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢,從而為業(yè)務決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:481599

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習有什么關系

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習有什么關系 數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是兩個不同的概念,但它們有一些重要的相似之處。這篇文章將詳細介紹數(shù)據(jù)挖掘和機器學習之間的關系以及它們在現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學中的作用。 一、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習
2023-08-17 16:29:501825

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習之間的關系

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習之間的關系 數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是兩個非常相關的領域,但是在很多情況下它們被誤解為是同一種東西。事實上,數(shù)據(jù)挖掘和機器學習有很多的不同之處,但也有很多的相似之處。在本文中,我們將探討
2023-08-17 16:29:542004

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 , 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大,越來越多的人們認識到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是,機器學習和數(shù)據(jù)挖掘在實踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370

一文弄懂數(shù)據(jù)挖掘的十大算法,數(shù)據(jù)挖掘算法原理講解

數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類:分類算法、聚類算法和相關規(guī)則,基本涵蓋了當前商業(yè)市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深奧難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理,幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496

關于數(shù)據(jù)挖掘的十種算法原理講解

數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類:分類算法、聚類算法和相關規(guī)則,基本涵蓋了當前商業(yè)市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深奧難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理,幫助大家快速理解。
2023-09-18 15:00:10606

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