怎么对数据分类的来源数据分类条数查询?

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刘小安

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大数据_数据来源类型

数据分析首先要将杂乱排列的大数据...该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来,然后进行清洁、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础...

数据仓库的源数据分类

理论上数据仓库集中了企业的所有数据,一个企业只需建立一个数据仓库。仓库本身不生产数据数据均从源导入。 源头数据可分三类: (1)结构化数据 :主要是关系型数据库中的数据。 (2)半结构化数据...

数据挖掘算法揭秘篇——分类方法(一)

分类是一种重要的数据挖掘技术,其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常称作分类器),该模型能把未知类别的样本映射到给定的类别当中。 分类可描述如下:输入数据,或称训练集(TrainingSet)...

wine葡萄酒数据集KNN&SVM分类实验

本片文章是使用分类算法KNN,和SVM支持向量机分类算法,Wine数据集进行分类的实现。 1.1 wine数据集 Wine葡萄酒数据集是来自UCI上面的公开数据集,这些数据意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果,...

[GIS教程] 6 空间数据采集与处理-GIS数据分类及其特征、采集与处理的基本流程、4D产品

文章目录数据分类按获取方式分按表现方式分4D产品-从应用来分空间数据采集与处理的基本流程数据源选择数据采集方法的确定数据的编辑与处理数据质量控制与评价数据入库 【GIS】整个地理信息系统就是围绕 空间数据...

基于TensorFlow下深度学习的数据分类

基于TensorFlow下深度学习的数据分类 本篇文章翻译原文地址为:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28a4bd0706a55c0c0a24ce7dc68a33f9f2%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw...

数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过...

如何有效地进行文本分类——数据预处理

数据预处理 机器学习中,最为基础也是最为耗时的一项工作就是数据预处理。如何将海量数据进行预处理,进而得到数据处理和机器学习阶段所需要的有效素材是一项非常重要的工作。 此文将以海量新闻xml原始数据处理为例...

keras分类猫狗数据(上)数据预处理

keras分类猫狗数据(上)数据预处理 keras分类猫狗数据(中)使用CNN分类模型 keras分类猫狗数据(下)迁移学习 数据来源:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 在本部分数据预处理,下载train.zip并解压...

文本数据的机器学习自动分类方法

随着互联网技术的迅速发展与普及,如何浩如烟海的数据进行分类、组织和管理,已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中,文本数据又是数量最大的一类。“文本分类是指在给定分类体系下,根据文本内容...

数据挖掘中的分类与预测

--本文是《Python数据分析与挖掘实战》的学习笔记经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型.分类与预测问题是...

数据挖掘 - 分类算法比较

对于这些数据,人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息,更需要发现更深层次的规律,决策,商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求,数据挖掘技术的得到了长足的发展,而分类数据挖掘中是一项非常重要的...

垃圾分类数据集(垃圾图片数据集)

数据说明 该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收) 数据来源 数据来源:百度云分享 ...

大数据算法:5亿数据进行排序

比如说对数据排序,比如说对数据统计,比如说对数据计算。而在大量的数据面前,我们总是束手无策,因为我们无法在限定时间的情况下,在效率上做到让人满意,也无法在限定空间的情况下,能够快速解决问题。可能我们在...

一些用于聚类和分类问题的数据

毕业设计时简单研究了聚类和分类问题,整理了一下用到的数据集,有需要的可以参考一下。。。 聚类数据集信息 序号 数据集 记录 特征 类别 简单分布 是否有overlap 来源 1 iris 150 4 3 50...

数据挖掘:基于朴素贝叶斯分类算法的文本分类实践

如果你想一个陌生的文本进行分类处理,例如新闻、游戏或是编程相关。那么贝叶斯分类算法应该正是你所要找的了。贝叶斯分类算法是统计学中的一种分类方法,它利用概率论中的贝叶斯公式进行扩展。下面我们就针对朴素...

垃圾分类数据集(根据垃圾分类标准划分)

数据说明: 该数据集是图片数据数据来源: 百度云分享 提取码:1l4w 支持原创,盗版必究。

paviaU光谱数据集降维与分类

基于高光谱数据集PaviaU的数据降维与分类 一、项目问题来源 高光谱图像分类是高光谱遥感地观测技术的一项重要内容,在军事及民用领域都有着重要的应用。然而,高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合...

关于文本分类(情感分析)的中文数据集汇总

文本分类(情感分析)中文数据集汇总 这段时间在公司NLP组里实习,相应的开始学习了一些NLP的知识,并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集,本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集,且听下回分解。 1...

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识  (关键词:微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布)   导言:本文从微积分相关概念,梳理到概率论与数理统计中的...

训练数据对分类器性能的影响

之前一个朋友托我试验一下训练数据的不平衡性对分类器会有多大影响,他所用的分类器是支持向量机(SVM),用来做文本分类。这本身是一个已经研究得比较多的领域了,也已经有比较成熟甚至可以直接在生产中使用的工具...

RBF神经网络iris鸢尾花数据集进行分类识别

RBF神经网络iris鸢尾花数据集进行分类识别

数据挖掘&机器学习及其他领域数据集汇总

本文所收集的数据集来自互联网,并将学习数据挖掘、机器学习、深度学习过程遇到的一些数据集加入其中,可能有些数据集随着时间的流逝链接会失效。 1,气候监测数据集http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b  2...

机器学习数据来源

C Irvine Machine Learning Repository:UCI指的是加州大学欧文分校。...自那时以来,它已被广泛用于学生,教育工作者,和其他研究机器学习的研究者,作为一个数据来源。 UCI数据集 的说明 告诉了读者

KNN算法实现鸢尾花数据分类

KNN算法实现鸢尾花数据分类 一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法。属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别...

新闻分类系统(Python):爬虫(bs+rq)+数据处理(jieba分词)+分类器(贝叶斯)

新闻分类系统(Python):爬虫(bs+rq)+数据处理(jieba分词)+分类器(SVM)简介新闻分类系统可以十种新闻进行自动分类并显示准确性的结果。(交叉验证准确性在65%~70%,数据集一共3183,可增加数据集提高准确率...

【转】物料与客户主数据的税分类

所有的税分类在主数据中都是与国家相关的无组织机构数据,例如物料的销售组织有中国(ZH)的、美国(US)的,则修改物料一个归属中国(ZH)的销售视图(销售组织/分销渠道)的税分类,则其它是归属中国(ZH)销售...

Hive开发要知道数据仓库的四个层次设计

数据仓库:数据仓库全面接收源系统数据,ETL进程对数据进行规范化、验证、清洗,并最终装载进入数据集市,通过数据集市支持系统进行数据查询、分析,整个数据仓库包含四大层次。 1.数据仓库的四个操作  ETL...

BP神经网络的数据分类

BP神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,前向传播是输入数据经过隐层的作用逐渐处理直至输出,根据输出和期望误差反向调节各个神经元参数以及...

分类问题样本数据不平衡的几个解决办法

分类时,由于训练集合中各样本数量不均衡,导致模型训偏在测试集合上的泛化性不好。解决样本不均衡的方法主要包括两类:(1)数据层面,修改各类别的分布;(2)分类器层面,修改训练算法或目标函数进行改进。还有...

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