数据挖掘在招生信息管理系统中的应用 戴佳宁 摘 要：本论文就中等职业技术学校招生信息管理系统的设置及决策分析模块中应用的数据挖掘技术进行了有益的探索和研究。 关键词：招生信息管理系统、数据挖掘、关联规则挖掘算法、Apriori算法

是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，

基于hadoop实现的好；只是自己，想用hadoop实现下，最近也在学；若有不足的地方还请指点。 首先，我的初始数据是文件，每一行为一个follow 关系 ida+‘\t’+idb；表示 ida follow id

魔兽模拟器的机器学习和数据挖掘; 玩模拟游戏的结果可以用来确定哪些一起能很好的工作,哪些没有卡牌. 用法 Hearthbreaker 兼容任何支持 Python 3.2+ 和 PyPy3 2.3+

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类

有各种用途的网络爬虫，但本质上是一个网络爬虫是用来从互联网收集挖掘数据。大多数搜索引擎使用它作为提供了最新数据的方法，并用于查找互联网上有什么新的内容。 在这篇文章中，介绍前50个开源的Web爬虫可在网上进行数据挖掘。 项目名 开发语言

督学习中的聚类算法；二者相同之处：均利用近邻信息来标注类别。 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派，指将未标注的样本数据中相似的分为同一类，所谓“物以类聚，人以群分”嘛。k-means是聚类算法

其意义就是两个元素在欧氏空间中的集合距离，因为其直观易懂且可解释性强，被广泛用于标识两个标量元素的相异度。将上面两个示例数据代入公式，可得两者的欧氏距离为： （2）除欧氏距离外，常用作度量标量相异度的还

com/archives/41312 摘 要： 介绍了数据挖掘的定义，分析了日志数据面临的挑战及对其进行挖掘的原因。讨论了日志数据挖掘的需求，归纳了对日志数据挖掘的具体内容，总结了日志数据挖掘的具体应用。该研究对加强企事业单

com/group/class 2. 数据蕴含商机，挖掘决胜千里腾讯研究院 数据分析研究室 SimonJiang / 江宇闻 2009-02-24 3. Agenda数据挖掘是什么？1模型+算法2数据挖掘实践分享3心得与总结4

作者 何明科 系一面网络技术有限公司创始人。作者现身说法，用自己的创业历程举例说明：有钱很重要，有趣更重要。以下是正文：enjoy： 第零步：原点，大数据与价值 大概一年多以前，和几个小伙伴均

，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据

Java语言开发，RapidMiner（前身是Yale）已经是一个比较成熟的数据挖掘解决方案了，包括常见的机器学习、NLP、推荐、预测等方法（推荐只占其中很小一部分），而且带有GUI的数据分析环境，数据ETL、预处理、可视化、评估、部署等整套系统都有。

当今这个大数据时代，数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。

开源免费电子书集合，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理和数学等。 本文是WIKI页面，请自由的参与到这个列表的贡献。 机器学习/数据挖掘 An Introduction To Statistical

按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括： 0. 缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique）

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷

k -近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例

由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强

统计学和数据挖掘：交叉学科 摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。 关键词：统计学 知识发现 1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同