维归约

数据归约的必要性与策略

数据归约 为什么要进行数据归约？ 数据仓库中存储着海量数据，对整个数据集进行复杂的数据分析和挖掘非常耗时。 数据归约可以得到数据集的简化表示，该表示规模更小，但能产生相同或近似的分析结果。 数据归约策略 数据立方体聚集 维归约 数据压缩 数值归约

算法与数据结构 3 2024-05-23

数值归约技术及其在数据挖掘中的应用

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数据挖掘 3 2024-07-17

大数据处理技术数值归约方法探究

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的方法。它包括参数模型估计、线性回归、多元回归、对数线性模型等技术，用于近似离散的多维数据概率分布和无参方法如直方图和聚类。

Memcached 0 2024-10-10

运维数据治理助力智能运维建设

建立数据治理体系，规范运维数据采集、存储和使用。 利用数据治理工具，实现运维数据自动化采集、清洗和转换。 搭建运维知识库，存储和管理运维数据，为智能运维提供知识支撑。 通过数据分析和建模，挖掘运维数据的价值，为智能运维提供决策支持。 推动运维自动化和智能化，提升运维效率和服务质量。

算法与数据结构 5 2024-05-01

二维空间数据降维

在二维空间中，以两个指标 x1 和 x2 为例，可以用总方差来表示信息总量。通过线性组合，将 x1 和 x2 的信息集中到新的指标 y1 上，并舍弃包含较少信息的 y2，从而实现数据降维，并用 y1 进行后续分析。

统计分析 5 2024-05-19

高维数据降维的LASSO算法MATLAB实现

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

Matlab 2 2024-07-23

后期运维指南

启动和关闭指南适用对象：Visual C++面向对象编程教程第三章

MongoDB 4 2024-04-30

Exadata运维指南

Exadata是一种高性能数据处理平台，对于企业来说具有重要意义。提供关于Exadata运维的详细指南，涵盖了配置、优化和故障排除等方面的内容，帮助管理员有效管理和维护Exadata系统。无论是初学者还是有经验的专业人士，都能从中获得实用的操作建议和技巧。

Oracle 0 2024-10-02

使用Matlab创建二维和三维思维图

在Matlab开发中，可以快速轻松地生成fMRI数据的二维和三维绘图。

Matlab 2 2024-07-27

使用Matlab进行三维体积法计算分形维数

这个Matlab函数利用傅立叶变换来计算三维分形体积的分形维数。

Matlab 0 2024-09-28