Efficient Algorithms for Frequent Sequence Mining and Load Value Prediction

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。

光学字符识别（OCR）是一种技术，它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用，如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中，我们讨论的是一款小型OCR应用程序，它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量，例如去除噪声、二值化（将图像转化为黑白）、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分，通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板，而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR应用程序中，数据挖掘算法的引入可能是为了优化特征提取和模式识别过程。数据挖掘通常涉及从大量数据中发现有价值的信息，如模式、关联规则或预测模型。在OCR中，它可能用于分析训练数据，找出文本的常见模式，然后用这些模式改进识别算法，使其能更准确地识别各种字体和手写体。项目使用Java作为编程语言，Java是一种广泛使用的多平台语言，具有丰富的库和框架，特别适合开发这种需要处理图像和算法的复杂应用。例如，Java提供的Java Advanced Imaging (JAI)库可以用于图像处理，而机器学习库如Weka或Deeplearning4j可能用于构建和训练OCR的模型。在OCR-master压缩包中，我们可以期待找到项目源代码、训练数据集、配置文件以及可能的测试用例。源代码将展示如何集成数据挖掘算法到OCR系统中，包括图像预处理的实现、特征工程、选择合适的分类器（如决策树、随机森林、神经网络等）以及后处理步骤。训练数据集是优化OCR算法的关键，包含了大量的已标注图像，用于教会算法识别不同字符。配置文件可能包含算法参数和系统设置，而测试用例则用于验证和评估OCR应用程序的性能。这个小型OCR应用程序结合了传统的图像处理技术与数据挖掘算法，提供一个高效且准确的文本识别解决方案。开发者通过Java编程语言实现了这一目标，使得该应用程序可以在多种平台上运行。通过深入研究OCR-master中的源代码和相关文件，我们可以学习到如何利用数据挖掘提升OCR性能，这对于那些希望在图像处理和自然语言处理领域深化技能的开发者来说，无疑是一个宝贵的资源。

数据挖掘中的10大算法抽象的介绍参考：1. 数据挖掘的10大算法2. ICDM 06关于“数据挖掘中数据挖掘的10大算法”的小组讨论3. 数据挖掘的10大算法4. 数据挖掘前10大算法的18个候选算法5. T-61.6020计算机与信息科学专题课程II P：数据挖掘和机器学习中的流行算法6. IEEE数据挖掘国际会议

数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms（美）Mehmed Kantardzic著，闪四清、陈茵程、雁等译，清华大学出版社

本指南介绍了 Oracle 高级查询中分析函数 first_value 和 last_value 的用法。这些函数用于获取数据组中第一行或最后一行中的值。

很不错的Matlab代码，可以很好的解决奇异值分解问题。

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股票回报率作为输入数据，检验了三种无监督特征提取方法——主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）——对网络整体预测未来市场行为能力的影响。研究结果显示，深度神经网络能够从自回归模型的残差中提取额外的信息，并改善预测性能；但当自回归模型应用于网络的残差时，情况则不同。此外，当预测网络应用于基于协方差的市场结构分析时，协方差估计也显著改善。这表明深度学习网络在股票市场分析中具有潜在的优势。 关键词“Stockmarketprediction”（股票市场预测）和“Deeplearning”（深度学习）揭示了这一研究的核心内容。深度学习在股票市场预测中的应用，不仅仅局限于使用单一的深度学习模型，还包括了对多种模型的比较研究。例如，就提到将深度学习网络与AR(10)模型进行了对比。AR模型是时间序列预测中常用的自回归模型，通过先前时间点的观测值来预测未来值。中提到的AR(10)指的就是一个阶数为10的自回归模型。 在“Methodology”（方法论）方面，研究者们详细讨论了数据表示方法对深度学习算法性能的影响。不同的数据表示方法可能影响模型学习数据特征的方式，进而影响预测的准确度。这一点在深度学习模型的设计和训练过程中至关重要。此外，还提到了“Multilayerneuralnetwork”（多层神经网络）。多层神经网络是深度学习中的一种基础结构，它通过叠加多个非线性处理层，使得网络能够学习和表示更为复杂的数据特征。在股票市场预测中，多层神经网络的使用有利于捕捉股价变动的内在规律，这对于提高预测精度具有重要意义。

Sequence: 便利与性能的平衡 Sequence在数据库操作中提供了便利，但其特性也可能影响性能。* 连续性: Sequence无法保证绝对的连续性，这在某些场景下可能导致问题。* 缓存: 不恰当的缓存设置可能导致性能下降。 优化Sequence使用，需要仔细评估其必要性并进行合理的配置，以在便利性和性能之间取得平衡。