数据挖掘基础

数据挖掘基础

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。

数据挖掘 5 2024-05-25

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 4 2024-04-30

数据挖掘基础教程

数据挖掘基础教程涵盖了数据挖掘导论、数据预处理、定性归纳、分类与预测、关联挖掘、聚类分析以及复杂数据挖掘等内容。

算法与数据结构 2 2024-07-16

数据挖掘基础教程

本教程涵盖数据挖掘基本概念，包括描述性和预言性挖掘，以及常用算法。

数据挖掘 1 2024-04-30

深入探索数据挖掘基础

数据挖掘是一项综合计算机科学、统计学和机器学习的技术，从大数据中提取出有价值的信息。介绍了数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等关键步骤。此外，详细讨论了数据挖掘中的分类、聚类和关联规则学习等核心任务，以及特征选择和监督/无监督学习策略。最后，提及了集成学习、评估与验证方法以及常用的数据挖掘工具和技术。《数据挖掘导论》适合初学者，为他们提供理论与实践并重的学习体验。

数据挖掘 0 2024-08-29

基础数据挖掘技术的PPT

数据挖掘是一门交叉学科，涵盖统计学、数据库管理和人工智能，从海量数据中提取模式、关联、趋势、异常和结构，以预测和解释数据行为。技术进步推动了数据挖掘在信息化社会中的关键作用，尽管自动化程度有限，但已成为各行业决策支持的重要工具。预测、描述、关联分析、序列模式挖掘、分类、聚类和异常检测是其主要技术方法。数据挖掘领域自1989年的IJCAI会议追溯，经过KDD会议和专业学会的推动，软件如WEKA、RapidMiner、SPSS Modeler及大数据平台如Hadoop、Spark也促进了其广泛应用。

数据挖掘 0 2024-08-31

数据挖掘基础知识与应用

数据挖掘是一种新兴的多学科交叉应用领域，用于从庞大且可能混乱的数据集中提取有意义的模式和知识。它在各个行业发挥着日益重要的作用，帮助决策制定。本书涵盖了数据挖掘的基本原理、概念和技术，重点关注如何从嘈杂、不完整甚至矛盾的数据中挖掘知识。

数据挖掘 3 2024-05-19

数据挖掘的统计学基础

数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。

数据挖掘 2 2024-05-20

数据挖掘基础理论：应用比例

应用比例 聚类 22% 直销 14% 交叉销售模型 12%

数据挖掘 2 2024-05-26

数据挖掘基础入门指南，适合新手

介绍了数据挖掘相关的术语和概念，特别适合初学者理解和应用。

数据挖掘 2 2024-07-17