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数据挖掘导论(完整版)_中文版
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》由人民邮电出版社出版,作者Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 合著。该书全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚
数据挖掘导论课后习题答案-第六章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第六章 ...
完整版数据挖掘导论 课后习题答案(中文版)
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数据挖掘导论完整版pdf中文
<em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>完整版</em>pdf是一本中文版的参考书教材,该书对<em>数据挖掘</em>的概念与技术都讲解得十分清晰,还用了丰富的示例作说明,理论阐述透彻,欢迎大家<em>下载</em>阅读,<em>下载</em>地址:http://download.csdn.net/download/yixiaof/9408361 <em>数据挖掘</em>电子书介绍 《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,旨在为读者提供将<em>数据挖掘</em>应用于实际问题所必需的知识。《数据挖
数据挖掘导论课后习题答案 第二章(一)
1.感觉中文翻译不是很用心,英语原文是the statistician says, “Yes, fields 2 and3 are basically the same.”意思是字段2和字段3基本一样,所以我们可以推测值可能是一样的,字段2除以字段3的值基本都是7,作者认为这两个字段包含了一样的信息,从如此小的样本得到结论是十分危险的。 2. (a)二元、定性,序数 (b)连续,定量,比率 ...
数据挖掘导论 完整版.pdf
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,旨在为读者提供将<em>数据挖掘</em>应用于实际问题所必需的知识。《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外
数据挖掘导论英文版》+原版ppt
经典教材《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》的<em>英文版</em>,建议直接看<em>英文版</em>,毕竟翻译质量
数据挖掘导论 - 第二章:数据 - 笔记
文章目录数据类型描述数据属性属性类型定义属性层次的变换非对称的属性数据质量鲁棒算法数据预处理 数据类型 描述数据属性 相异性 = != 序 &lt; &lt;= &gt; &gt;= 加法 + - 乘法 * / 属性类型 标称:分类的 = != 不同的名字,用以区分对象 【例】邮编、性别、ID、眼球颜色 序数:分类的 &lt; &gt; 用以确定对象的序 【例】成绩、...
数据挖掘导论课后习题答案-第五章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第四章 (a)不互斥 (b)是穷举的 (c)需要排序,测试集很可能不仅由行车里程属性决定,并且会命中多条规则。 (d)不需要,每条测试记录都能至少命中一条规则。 (a) FOIL = 300 × [ log2 ...
数据挖掘导论(高清完整版
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(高清<em>完整版</em>)
数据挖掘导论完整版)课后习题答案(中文版)
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)课后习题答案(中文版)
数据挖掘导论
第一章 <em>数据挖掘</em>的简介
数据挖掘导论》学习笔记
写在前面:粗体字为书中定义,红色字体为笔者认为的重点词。【第一章:绪论】1.<em>数据挖掘</em>:在大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。2.数据预处理步骤:融合来自多个数据源的数据 ,清洗数据以及消除噪声和重复的观测值,选择与当前<em>数据挖掘</em>任务相关的记录和特征。3.<em>数据挖掘</em>要解决的问题:可伸缩,高维性,异种数据和复杂数据,数据的所有权和分布,非传统的分析。4.<em>数据挖掘</em>任务:预测任务,描述任务。四种主要数...
数据挖掘导论 pdf
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数据挖掘导论完整版)课后习题答案(英文版
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)课后习题答案(<em>英文版</em>)
数据挖掘导论课后习题答案-第八章(上)
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第八章 ...
数据挖掘导论 PDF 中文完整版
<em>数据挖掘</em><em>导论</em> PDF 中文<em>完整版</em>
数据挖掘导论 高清中文完整版 PDF
网传是不错的<em>数据挖掘</em>入门级书籍。 《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,旨在为读者提供将<em>数据挖掘</em>应用于实际问题所必需的知识。《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》涵盖五个主题:数据、分类、关联
数据挖掘导论课后习题答案-第三章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第三章 优点:第一,颜色可以很容易地区分不同的部分。第二,看起来更加有趣。 缺点:第一,对色盲或者那些很难分辨颜色的人不太友好。第二,有的时候灰度图更能突出重点,颜色图会让人关注一些不重要的部分。 关键的问题是对于...
数据挖掘导论课后习题答案-第二章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第二章 字段3 × 3≈字段2。字段2和字段3很有可能包含相同的信息,尽管从一个很小的样本中得出结论是非常不可靠的行为。 (a)二元的,定性的,序数的 (b)连续的,定量的,比率的 (c)离散的,定性的,序数的 ...
数据挖掘导论》(完整版)+答案
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》(<em>完整版</em>)+答案+英文PPT
数据挖掘导论中文完整版+课后习题
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>中文<em>完整版</em>+课后习题,目前找到最全的,有需要的朋友可以<em>下载</em>
数据挖掘导论完整版)答案 Pang-Ning Tan 等著 范明等译下载
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》(<em>完整版</em>) 、Pang-Ning Tan 著、 范明 范宏建 译、 课后习题详细答案(<em>英文版</em>) 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.net/download/tangfeng
数据挖掘导论完整版课后答案
<em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>完整版</em>的课后答案,其中包括了课后习题和课后问答题的答案有利用同学的学习和进步
数据挖掘导论学习笔记(一)
第一章 绪论 <em>数据挖掘</em>:在大型数据存储库中,自动的发现有用信息的过程。 数据库中知识发现过程(KDD): 输入数据—&amp;amp;amp;gt;数据预处理----&amp;amp;amp;gt;<em>数据挖掘</em>----&amp;amp;amp;gt;后处理----&amp;amp;amp;gt;信息 数据预处理:特征选择,维规约,规范集,选择数据子集 后处理:模式过滤,可视化,模式表示 <em>数据挖掘</em>任务分为两大类: (1)预测任务:根据其他属性的值,预测特定属性的值 被预测的属性一般叫做目标变量或因...
数据挖掘导论(一)
计算机科学资源:https://media.pearsoncmg.com/bc/abp/cs-resources/ 前言:传统数据分析技术在应对新型数据集提出的挑战存在种种局限性,而<em>数据挖掘</em>打破了这些局限。<em>数据挖掘</em>不是要取代其他分析领域,而是以他为基础。 本书涵盖:数据预处理、可视化、预测建模、关联分析、聚类和异常检测 绪论 什么是<em>数据挖掘</em> <em>数据挖掘</em>是在大型数据存储库中,自动地发现有用信...
数据挖掘导论 英文版
Introduction to data mining ,<em>数据挖掘</em><em>导论</em>的<em>英文版</em>,作者是Pang-Ning Tan等人
数据挖掘导论完整版英文版
很经典的<em>数据挖掘</em>入门教材。自己买了一本中文的。但是翻译存在一点问题,<em>英文版</em>拿来校对的。
数据挖掘导论第二版
Introduction to Data Mining 第二版<em>英文版</em>,带书签。
数据挖掘导论课后习题答案第九章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第九章 考虑文档数据,如果两个文档是相似的那么它们包含很多相同的词,并且没出现的词在大部分情况下都是无意义的。当一个文档中的词频繁出现,那么这个词在相似性度量上会占比较大的比重。举例来说,如果一个词有多个意思,那么可...
数据挖掘导论(完整版).pdf
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>).pdf 个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!
数据挖掘导论课后习题答案-第四章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第四章 (a)Gini = 1 - ( 0.5 )2 - ( 0.5 )2 = 0.5 (b) 每个结点的 Gini = 0,因此总的Gini = 0. (c) 男:Gini = 1 - ( 0.6 )2...
数据挖掘导论 第五章 重点习题解答
5.7 题目 答案 5.8 题目 答案 5.13 题目 答案 5.21 题目 答案 对不起,我不会。 5.22 题目 答案
数据挖掘导论(完整版)
Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar著 范明 范宏建 等译
数据挖掘导论(英文版)_Pang-Ning Tan
Pang-Ning Tan的Introduction to Data Mining,<em>英文版</em>,PDF版。适合学习<em>数据挖掘</em>的各位同学!经典教材!
数据挖掘导论英文版(全)
<em>数据挖掘</em>经典教科书 <em>英文版</em> 全
数据挖掘导论学习总结——第一章
<em>数据挖掘</em>基本知识 Data Mining,即<em>数据挖掘</em>,是指从大量数据中挖掘或抽取知识,又称从数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database,KDD),它是指从大量数据抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等,包括以下几个主要步骤: 数据清洗(Data Cleaning):清楚数据噪声和挖掘主题明显无关的数据 数据集成(Data Integration):将...
数据挖掘导论 第四章 重点习题解答
4.2 题目 答案 4.3 题目 答案 4.7 题目 答案
数据挖掘导论(完整版) 习题答案.pdf
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>) 习题答案.pdf
Introduction to Data Mining 数据挖掘导论 part1
Introduction to Data Mining <em>数据挖掘</em><em>导论</em> 包含完整地中文版、<em>英文版</em> PPT 等习题答案均在压缩包中,一共有两个解压文件。两个文件<em>下载</em>完成后才能解压缩。
数据挖掘导论.pdf
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》由人民邮电出版社出版,作者Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 合著。该书全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚
数据挖掘导论课后习题答案-第七章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第七章 (a) (b) 5 (c) 候选项集:10+28+3=41 频繁项集:8+10+0=18 (d) 候选项集:5+10+0=15 频繁项集:5+3+0=8 (e) d中产生较少的项集 (a) D1: ...
数据挖掘导论高清版(书籍高清+英文版课件+课后习题答案高清)
本书全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,着重介绍如何用<em>数据挖掘</em>知识解决各种实际问题,涉及学科领域众多,适用面广。, 书中涵盖5个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章
数据挖掘导论中文版[61MB]
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关联规则、支持度(support)、置信度(confidence)、并运用Spark RDD计算
转载请标明出处:小帆的帆的专栏例子: 总共有10000个消费者购买了商品, 其中购买尿布的有1000人, 购买啤酒的有2000人, 购买面包的有500人, 同时购买尿布和啤酒的有800人, 同时购买尿布的面包的有100人。关联规则关联规则:用于表示数据内隐含的关联性,例如:购买尿布的人往往会购买啤酒。支持度(support)支持度:{X, Y}同时出现的概率,例如:{尿布,啤酒}同时出现
数据挖掘导论习题答案(中文版)
<em>数据挖掘</em>答案
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数据挖掘导论】HW1
蒙特卡洛方法求积分 Exercise 1. 蒙特卡洛方法可以用于产生接近π\piπ的近似值。图1显示了一个带有1/4内切圆在内的边长为1的正方形。正方形的面积是1,该1/4圆的面积为π/4\pi/4π/4。通过编程实现在这个正方形中产生均匀分布的点。落在圈内(红点)的点和总的投在正方形(红和绿点)上的点的比率给出了π/4\pi/4π/4的近似值。这一过程称为使用蒙特卡洛方法来仿真逼近π\piπ实际...
数据挖掘导论课后习题答案 第二章(二)
19.余弦计算公式: 相关计算公式: 欧几里得公式: Jaccard 系数: (a)      cov=0 (b)   cov=-1 d(x,y)=2 (c) \ cov=0 d(x,y)=2 (d) cov=0.25 J=0.6 (e) cov=0 20. (a)[-1,1].很多时候数据正值比较多,因此只有[0,...
数据挖掘导论 课后答案
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>答案 课后题是算法的延伸 对理解算法很有帮助
数据挖掘导论电子书+ppt+课后习题答案
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》由人民邮电出版社出版,作者Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 合著。该书全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚
[网盘]数据挖掘导论中英文PPT课后答案.2018_03_19下载
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数据挖掘导论课后习题第二章习题,此篇不断更新中直到本章所有习题全部完成
2.1 In the Initial example of Charpter 2,the statistician says,"yes,filed 2 and 3 are basically the same."Can you tell from the three lines of sample data that are shown why she says that? 因为 所以字段
数据挖掘导论课后习题答案-第一章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后答案只有<em>英文版</em>,于是打算结合自己的理解将答案翻译一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第一章 (a)不是。这只是简单的数据库查询操作。 (b)不是。但预测一个新顾客是否可赢利则是一个<em>数据挖掘</em>任务。 (c)不是。 (d)不是。 (e)不是。如果骰子是均匀的,那么每个面出现是等可能的,这是一个简单的概率论...
数据挖掘导论习题答案_中文版.pdf
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>习题答案_中文版,<em>数据挖掘</em>_习题及参考答案
数据挖掘导论(英文版)_陈封能(Pang-Ning Tan)
陈封能的<em>数据挖掘</em><em>导论</em>英文原版(Introduction to Datamining),适合学习<em>数据挖掘</em>的各位同学!经典教材!
数据挖掘导论》课后习题答案.
用于《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》教材的课后习题答案.
数据挖掘导论完整 PDF
<em>数据挖掘</em><em>导论</em> 完整的PDF版!图灵计算机丛书,范明 范宏建翻译。学习<em>数据挖掘</em>的基础丛书
Introduction to Data Mining.pdf 数据挖掘导论英文版
Introduction to Data Mining.pdf <em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>英文版</em>
数据挖掘导论完整版)PPT及课后习题答案
<em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>完整版</em> Introduction to Data Mining 陈封能,斯坦巴赫,库玛尔 著,范明,范宏建 等 译 详解<em>数据挖掘</em>概念与技术 为数据化运营实战打好基础 信息管理专家 科技作
数据挖掘导论英文版)机械工业出版社下载
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>英文版</em>)机械工业出版社 “这是一本全新的<em>数据挖掘</em>教材,值得大力推荐。” ——Jiawei Han,伊利诺伊大学教授 本书全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异
从d个项的数据集中可能提取的规则总数
简单证明下。 把所有项分到三个部分:前件、后件,还有看不见。显然一个项只能且必须存在于三个部分之一。这就有了上界。 显然其中有部分是不合理的。 前件为空时的规则,后件为空时的规则,都为。所以减掉2倍的它,再加上被重复减去的1(代表前件、后件都为空的规则)。 Q.E.D. 结论:果然组合数学很重要啊。 ...
数据挖掘导论课后习题答案 第一章
1.需要抓住<em>数据挖掘</em>任务两大类任务以及四种主要<em>数据挖掘</em>任务的特点:预测任务、相关分析、聚类分析、异常检测。 (a)并不是<em>数据挖掘</em>任务,只是简单的数据库查询工作。 (b)设定一定阈值的会计计算,不是<em>数据挖掘</em>。如果是预测盈利就可以是<em>数据挖掘</em> (c)简单数值计算 (d)数据库查询 (e)由于骰子的出现的概率均等,这是概率计算问题,解决问题的方法已经由之前的数学家得出了 (f)是的,预测任务 ...
数据挖掘导论》(完整版)习题答案
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》(<em>完整版</em>)习题答案,答案有详细解题过程。
数据挖掘导论 英文PPT
单纯《》<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》英文PPT
数据挖掘导论》学习笔记(一)
四种主要的<em>数据挖掘</em>任务:  1、预测建模任务   分类:用于预测离散的目标变量 回归:用于预测连续的目标变量  2、关联分析  3、聚类分析  4、异常检测 主要的数据质量问题:存在噪声和离群点,数据遗漏、不一致或重复,数据有偏差,或者在别的方面,数据不代表描述所设想的现象或总体情况。 测量标度:将数值或符号值与对象的属性相关联的规则(函数),通常将属性的类型称为测量标度的...
数据挖掘导论完整版.pdf
<em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>完整版</em>.pdf
数据挖掘导论第二章笔记
第二章:数据        数据相关问题,包括 数据类型 数据质量 使数据易于挖掘的数据预处理 根据数据联系分析数据 2.1 数据类型 2.1.1 属性与度量 属性 属性类型 属性的不同类型        对特定的属性类型进行有意义的操作        用值的个数描述属性 区分属性的一种独立方法是根据属性可能取值的个数来判断 非对称属性  ...
数据挖掘导论 高清 中文 完整版.pdf
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Introduction to data mining-PDF高清版
<em>数据挖掘</em>经典教材英文原版,该书对<em>数据挖掘</em>的概念与技术都讲解得十分清晰,还用了丰富的示例作说明,理论阐述透彻,欢迎大家<em>下载</em>阅读。 <em>数据挖掘</em>电子书介绍 《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,旨在
数据挖掘导论整理(持续更新)
第一遍看的比较粗略,最近没什么事情,决定整理一下<em>数据挖掘</em><em>导论</em>的知识。没有意外的话是看完一章就整理成一张思维导图~
数据挖掘概论
最近学习<em>数据挖掘</em>,记录一下<em>数据挖掘</em>概述,便于指导以后的学习方向。 <em>数据挖掘</em>的过程 1.数据预处理(至关重要,数据的质量决定挖掘的质量) 数据预处理包括数据整合、数据清洗、数据转化和数据约简。 一、数据整合:收集要分析的数据进行模式整合组成一个新的数据仓库。(具体什么方法还有待学习,可能是爬虫?) 数据整合的问题:数据来源五花八门,如何收集不同数据源的数据?收集到的数据又未必一致,而且还可...
[网盘]数据挖掘导论中英文PPT课后答案.2018_03_17
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>+中文<em>完整版</em> 英文PPT+英文课后答案
数据挖掘导论学习笔记(三)
第四章 分类:基本概念,决策树与评估模型 预备知识: (1)概括 分类任务的输入数据是集合。 每条记录也称为实例或样例,用元组(x,y)表示,其中x是属性的集合,而y是一个特殊属性,指出样例的类标号(也称为分类属性或目标属性) 分类与回归的区别:分类的类标号必须是离散属性,回归是一种预测建模任务,目标属性一定是连续属性。 (2)分类 定义:通过学习得到一个目标函数f,把每个属性集x映射到一个预先定...
数据挖掘导论》第一章之绪论
<em>数据挖掘</em>数学基础:                              线性代数, 维度规约, 概率统计, 回归和优化   <em>数据挖掘</em>涵盖领域:                  数据预处理,可视化,预测建模,关联分析,聚类,异常检测   <em>数据挖掘</em>涵盖主题:                数据,分类,关联分析,聚类,异常检测   <em>数据挖掘</em>必要基础知识:           ...
数据挖掘导论 完整版
<em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>完整版</em> <em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>完整版</em>。 大数据。
数据挖掘导论ppt(英文版
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》由人民邮电出版社出版,作者Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 合著。该书全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚
数据挖掘导论】读书笔记 - (1)
解决方案: 数据预处理: 小知识复习:正太分布 (1)聚集 (2)抽样 (3)维归约 (4)特征子集选择 (5)特征创建 (6)离散化和二元化 转自:http://book.51cto.com/art/201011/235430.htm 有些<em>数据挖掘</em>算法,特别是某些分类算法,要求数据是分类属性形式。发现关联模式的算法要求数据是二元属性形式
数据挖掘导论笔记1——第二章:数据
鲁棒算法--有噪声也可以产生可接受的结果。使用【特征、变量】替代【属性】。数据预处理1.特征子集选择2.特征提取:由原始数据创建新的特征集。3.特征构造:由一个或者多个原始特征构造新的特征。4.二元化5.非监督离散化6.监督离散化...
数据挖掘导论 中文完整版 Pang-NingTan + 英文PPT + 英文课后答案
压缩文档包括如下内容: 1.《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》<em>完整版</em>,为翻译的中文版 2.配套的英文原版书 课后答案 3.配套的英文原版书 PPT(该PPT由于文档上传大小限制,使用压缩软件处理,所以比较小) 资源来源
数据挖掘导论(美)VipinKumar著下载
力荐 ~ 美VipinKumar著、中文翻译;算法、<em>数据挖掘</em>讲的很详细、章节齐全 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.net/download/qq_28964847/10406405?ut
数据挖掘导论 完整版.pdf
<em>数据挖掘</em><em>导论</em> 入门的基础书籍,内容很全面。先学好线性代数和概率论
360HBase二级索引方案学习总结
在今年的北京QCon大会上,360公司的系统部技术经理赵健博在演讲中公布了360公司的HBase二级索引方案,这一方案的提出将比华为HBase二级索引更好的解决了Hbase的多维实时查询问题。它的核心思想是保证了索引和数据在同一region上,减少了IO通信,提升了HBase的读性能,并且无非修改HBase源码,实现更加简单。 360HBase二级索引公布的演讲视频:http://www.inf
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
js+flash 网页幻灯片集合下载
网页上常用的幻灯片,非常实用。收集了多种样式,欢迎大家下载。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liwei181015/2271980?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liwei181015/2271980?utm_source=bbsseo[/url]
JavaScript培训下载
JavaScript是由Netscape公司开发的一种脚本语言,结构简单,使用方便,对用户自身知识水平的要求并不高,易学易懂。 Netscape将这种脚本语言命名为LiveScript,它的整个语法以Java为基础,但比Java要简单,同时,由于它是一种脚本语言,所以无需编译,可由浏览器直接解释运行,而不象Java那样需要经过编译。 Netscape见LiveScript大有发展前途,而SUN也觉得可以利用Livescript为Java的普及做铺垫,于是两家签订协议,将LiveScript改为JavaScript,造就了这个强力的WEB页开发工具。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fenyuxiao/2489081?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fenyuxiao/2489081?utm_source=bbsseo[/url]
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