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数据挖掘:概念与技术下载
weixin_39820780
2019-06-01 08:30:16
Data Mining: Concepts and Techniques
J. Han and M. Kamber
Morgan Kaufmann
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//download.csdn.net/download/lkf470290418/2422328?utm_source=bbsseo
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数据挖掘
概念
与
技术
(原书第3版)
《
数据挖掘
:
概念
与
技术
(原书第3版)》完整全面地讲述
数据挖掘
的
概念
、方法、
技术
和全新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的
技术
内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《
数据挖掘
:
概念
与
技术
(原书第3版)》是
数据挖掘
和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户...
(一)
数据挖掘
概念
与
技术
——韩家炜
第三版 25页
数据挖掘
又称知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Database),即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求,这种情况被描述为“数据丰富,但信息匮乏”。
数据挖掘
可以看作信息
技术
自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展: 数据收集和数据库创建 数据管理(包括数据存储和检索、数据库事务处理) 高级数
《
数据挖掘
——
概念
与
技术
》笔记
《
数据挖掘
——
概念
与
技术
》笔记 第2章 认识数据 2.1 数据对象与属性类型
数据挖掘
:
概念
与
技术
(第三版)之第八章的学习记录
本章讲解分类的一些基本
概念
什么是分类 首先我们要知道的是,分类是一种重要的数据分析形式,它提取和刻画重要数据类的模型。这个模型被称之为分类器(classifer)。通过分类器,我们可以预测分类的类标号。 建议不熟悉这个
概念
的同学们 ,首先看一下这篇文章。 贷还是不贷:如何用 Python 和机器学习帮你决策? 此外,还需要弄清楚分类和回归的联系和区别,关于这一点,我已经在第一章的部分做了详细
数据挖掘
:
概念
与
技术
(第三版)之第四章的学习记录
本章主要介绍数据仓库与联机分析处理。 本章为KDD中的
数据挖掘
知识引入进行了铺垫。 学习完本章要能够把数据仓库,数据立方体,OLAP,星形、雪花型、和事实星座这些
概念
进行区分,并有序的组织在一起。数据仓库 第一章我就介绍了数据仓库,在那里详细对比了一下数据仓库与数据库。不清楚的同学,可以回过去看看第一章 当然,在这里书上也是做了非常详细的解释说明,我就不多说了。这里我着重谈一下数据仓库的价值
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