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数据挖掘技术概念
数据挖掘
的入门
概念
答:
数据挖掘(Data Mining,简称DM),
是指从大量的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程
。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“,这两个术语在本质上的区别不大,如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍,书中大部分内容都是互相重复的。具体来说,小...
什么是
数据挖掘技术
答:
数据挖掘技术是数据处理的技术
,它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力,作用是对数据进行分析、挖掘和处理,得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成,先信息收集,再数据集成,然后数据规约,之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识,并且整个过程是重复循环的。什么是数据挖掘...
写给新人
数据挖掘
基础知识介绍
答:
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,
数据挖掘技术
的
概念
和技术就应运而生了。基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发...
数据挖掘
的
概念
?
答:
数据挖掘( Data Mining,简称DM),
简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识
,数据挖掘概念的定义描述有若干版本,以下给出一个被普遍采用的定义描述:数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database,简称KDD),它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的...
一篇文章让你知道什么是大
数据挖掘技术
答:
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数
,使得所挖掘的规则更符合需求。聚类分析 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。...
什么叫
数据挖掘
、神经网络
答:
数据挖掘
(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲,数据挖掘可以...
十三种常用的
数据挖掘
的
技术
答:
数据挖掘
的
技术
有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术:统计技术,关联规则,基于历史的分析,遗传算法,聚集检测,连接分析,决策树,神经网络,粗糙集,模糊集,回归分析,差别分析,
概念
描述等十三种常用的数据挖掘的技术。1、统计技术 数据挖掘涉及的科学...
请问什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
流程:定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。数据挖掘:根据数据功能的类型和和...
数据挖掘
的定义是什么?有哪几种
挖掘技术
答:
数据挖掘
的
技术
,可粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据...
数据挖掘
的定义
答:
商业层面:
数据挖掘
是一种新的商业信息处理
技术
,其主要特点是对商业数据库中的大量 业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘的任务 预测任务:根据其它属性的值预测特定(目标)属性的值,如回归、分类、异常检测。描述任务:寻找概括数据中潜在联系的模式...
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