案例推理数据挖掘算法概述

数据挖掘算法的案例推理

案例推理是一段带有上下文信息的知识，表达了在达到目标过程中推理机关键作用的经验。

数据挖掘 1 2024-07-23

数据挖掘算法概述

数据仓库：数据存储和管理 特征提取：从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集：处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换：数据变换和分析 决策树：分类和回归模型 关联规则：发现数据中的关联关系 kNN：分类和回归算法 聚类分析：数据分组 朴素贝叶斯：分类模型 EM算法：处理缺失值和估计参数 神经网络：复杂非线性模型 遗传算法：解决优化问题 支持向量机：分类和回归模型 隐马尔可夫模型：处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习：算法改进和优化 学习机性能评估：模型评估和改进

数据挖掘 4 2024-04-29

数据挖掘领域的经典算法概述

数据挖掘领域中，有几种经典算法被广泛应用，它们在处理大数据和信息提取方面表现突出。

数据挖掘 3 2024-07-13

数据挖掘十大算法概述

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，涉及多种算法和技术。2006年，IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，这些算法代表了数据挖掘技术的最高成就，并在实际应用中广泛发挥作用。其中包括C4.5算法，这是一种基于ID3算法改进的决策树分类算法，以信息增益率选择属性，并实施剪枝操作以减少过拟合风险，处理连续属性并支持不完整数据。另外还有k-Means算法，一种聚类算法，通过将对象分组形成k个群组来实现。

数据挖掘 0 2024-08-13

统计学习基础：数据挖掘、推理与预测

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

算法与数据结构 2 2024-04-30

数据挖掘概述

数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势，应用广泛。该技术涉及各种技术，包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域，例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。

数据挖掘 8 2024-05-01

统计学习要素数据挖掘、推理与预测

统计学习要素：数据挖掘、推理与预测是机器学习领域中的重要资源，涵盖了广泛的相关内容。

数据挖掘 1 2024-07-26

数据挖掘中常用的聚类算法概述

该资源收录了多种聚类算法，部分内容取自Michael Steinbach的《数据挖掘导论》。这些算法是通过网络获取的，包括但不限于k均值聚类和层次聚类等。

数据挖掘 2 2024-07-16

数据挖掘案例集

R语言数据挖掘精选案例

数据挖掘 3 2024-05-25