基于训练集的数据挖掘算法模型详解

优化新闻推荐算法训练数据集

新闻个性化推荐算法所需的训练数据集包括用户ID、新闻ID、浏览时间、新闻标题、详细内容和发布时间。

算法与数据结构 0 2024-09-13

TransE模型数据集与代码实体ID、关系ID、训练样本详解

在信息技术行业，特别是在自然语言处理（NLP）和知识图谱研究领域，TransE模型具有重要意义。介绍了TransE模型的基本原理及其在知识表示学习中的应用。数据集包括entity2id.txt和relation2id.txt，分别记录了知识图谱中实体和关系的唯一标识符，用于模型训练和推理。同时，train.txt文件包含了训练数据，即事实三元组，用于模型学习实体之间的关系。附带的code.py文件提供了实现TransE模型的Python代码，包括数据预处理和模型训练的详细步骤。

数据挖掘 4 2024-07-17

FastText训练集

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

算法与数据结构 4 2024-05-13

数据挖掘概念、模型、方法和算法详解

这本经典教材涵盖了数据挖掘的多个重要主题，包括决策树、计算机神经网络和数据库仓库。

数据挖掘 2 2024-07-17

基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

数据挖掘 2 2024-05-31

数据挖掘技术概念、数据、模型与算法详解

本书详细介绍了数据挖掘的核心概念、相关数据处理方法、常用模型和算法，适合研究生和工程技术人员深入学习参考。

数据挖掘 2 2024-07-18

基于训练序列的矢量量化算法：LBG算法

LBG算法，由Linde, Buzo和Gray提出，是一种基于训练序列的矢量量化（VQ）设计算法，它巧妙地避免了多维积分的复杂性。该算法采用迭代方式，每一次迭代都需要处理大量向量集合，即训练集。训练集T={x1, x2, ..., xM}通常由一组典型待编码信号的样本向量构成，其中xi表示一个样本向量，M代表训练集的大小，通常远大于码本大小N。

Matlab 8 2024-04-28

数据挖掘论文研究基于FP-Tree的新型频繁项集挖掘算法

在数据挖掘领域，发现频繁项集是关键问题之一。提出了一种名为FP-SPMA的新型算法，基于FP-Tree结构，通过共享前缀和前瞻剪枝，显著提升了算法效率。相较于传统方法，该算法无需递归构造条件模式树，有效压缩了事务数据库。

数据挖掘 2 2024-07-17

基于KNN算法的数据集分析

随着数据科学技术的进步，KNN算法在数据集分析中展示出强大的应用潜力。该算法通过比较数据点之间的距离来识别相似模式，为数据分析提供了有效工具。研究人员可以利用这一算法快速识别数据集中的关键特征和趋势。

数据挖掘 1 2024-07-15