动态增量学习

基于对偶宇宙的粗糙集模型的动态增量学习方法

对偶宇宙的粗糙集模型（RSMDU）是广义的粗糙集理论（RST）模型，适用于两个宇宙上的数据挖掘任务。介绍了一种动态增量学习方法，用于在对象随时间变化的情况下更新RSMDU的近似值。图示了该方法在处理动态环境中的有效性。

数据挖掘 1 2024-07-13

学习动态性能表

三思的笔记是学习动态性能表的好材料。三思的写作风格十分优秀，内容浅显易懂，适合各类读者。

Oracle 3 2024-07-12

动态事务数据库中最大频繁项目集的增量式更新算法

关联规则更新是数据挖掘的关键问题，其核心在于从动态变化的事务数据库中高效挖掘最大频繁项目集。为此，提出了一种基于FP_tree的MFIUP算法，该算法能够处理最小支持度变化和事务数据库同时增删情况下的频繁项目集更新问题。通过分析和测试，验证了MFIUP算法的优越性。

数据挖掘 2 2024-05-21

基于特征向量的动态增量聚类算法研究及设计(2012年)

在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。

数据挖掘 0 2024-08-03

增量数据挖掘探究

增量频繁模式挖掘在频繁项集挖掘基础上，探究了三种算法，对IUAMAR算法的缺陷进行了分析。结合实际数据，提出了销售数据挖掘的实现。

数据挖掘 7 2024-04-30

增量调制滤波仿真

利用 MATLAB 仿真增量调制过程，通过低通滤波器消除量化噪声。通过改变量化间隔，绘制量化间隔与量化噪声比的曲线。仿真结果证实了增量调制方法的有效性和低通滤波器的滤噪效果。

统计分析 4 2024-05-01

Oracle DBA动态性能视图学习指南

Oracle数据库的动态性能视图是每个Oracle DBA不可或缺的工具。本篇文档将深入探讨如何有效利用这些视图，提升数据库的性能监控和管理能力。通过学习，您将掌握使用动态性能表的技巧，以优化数据库的操作和维护。

Oracle 0 2024-11-03

Spring Boot配置动态刷新实现机器学习环境

2.6 京东在机器学习平台上深耕多年，依托先进的大数据底层基础架构，将计算、存储、调度等系统协同整合。平台提供数据标注、清洗、建模、上线等一站式服务，用户可在PB级数据上快速进行算法研究和应用。京东的机器学习平台广泛应用于供应链、用户画像、无界零售等领域，构建于基础架构、工具层、任务调度层、算法层及API层组成的架构。详见图17。

算法与数据结构 3 2024-07-13

动态SQL语句基本语法的学习指南

了解SQL时，必须掌握动态SQL语句的基本语法和用法。

Oracle 0 2024-08-08

Oracle RMAN增量备份恢复计划详解

备份计划安排如下：凌晨2点进行增量备份，采用累积模式。每周备份安排如下：周日进行0级增量备份，周一至周六进行1级增量备份。备份数据保留策略为14天，支持本地和异地恢复。

Oracle 0 2024-08-19