数据理论
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交通大数据理论与应用探讨
随着信息通讯技术的飞速发展，各行各业产生了大量数据，促使数据挖掘这门新兴学科的兴起。数据挖掘从海量数据中挖掘出潜在的、先前未知的信息与关联，建立可支持决策的模型与工具，为预测性决策提供支持。在交通领域，大数据应用广泛，如利用手机信令数据分析城市人口与交通出行特征，优化交通规划；利用网约车数据优化路网流量与信号配时方案，提升交通控制效率；多源数据整合实现全面的交通管理与优化。
数据挖掘
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2024-09-14
D-S证据理论算法的MATLAB实现及优化
D-S证据理论的MATLAB实现算法已经以函数形式编写，用户只需输入参数即可轻松使用。如果需要改进，仅需进行少量修改。
Matlab
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2024-08-22
D-S证据理论算法的MATLAB编写及简易实现
D-S证据理论的MATLAB算法已被设计为简单的函数形式，用户只需输入相应参数即可使用。如果需要进一步改进，仅需进行少量修改。
Matlab
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2024-08-27
离散化与概念分层助力大数据理解
离散化将连续数据划分区间，用区间标号取代实际值；概念分层用高层概念替代低层属性值，概化数据。通过概念分层，数据细节虽有所损失，但概化后的数据更具意义和可解释性，同时节省存储空间和I/O开销。
Memcached
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2024-05-15
数据挖掘基础理论
涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。
数据挖掘
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2024-04-30
数据挖掘：理论与实践
本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。
数据挖掘
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2024-05-27
数据挖掘理论与实践
本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。
数据挖掘
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2024-06-06
数据挖掘理论与实践
这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。
数据挖掘
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2024-07-15
数据挖掘理论及算法合集
这本书详细介绍了数据挖掘的基本理论和算法，特别适用于处理当今急剧增长的数据量。
数据挖掘
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2024-07-21
数据挖掘的理论与实践
这本书是数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了其重要知识和技术创新。第一版的基础上，第二版展示了最新的研究成果，包括挖掘流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘。这本书适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员阅读。
数据挖掘
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2024-07-22