数据挖掘综述地方菜vd的地方

数据挖掘的综述

数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中自动发现有价值信息的过程，随着信息技术的发展，企业和组织面临的数据量巨大且复杂多样。数据挖掘技术通过模式识别、关联分析等操作，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。其主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析和异常检测等。数据挖掘技术自20世纪80年代末以来得到迅速发展，应用范围涵盖社交媒体分析、推荐系统等多个领域。面临的挑战包括数据质量、大规模数据处理、算法效率与可扩展性、隐私保护以及模型解释性问题。

数据挖掘 8 2024-10-12

MATLAB AlexNet图像识别代码-MiniPlaces：小地方

MiniPlaces挑战提供了一个教育工具，参与者可以通过完善基准模型和构建新的深度神经网络来深入了解和调整深度神经网络。挑战的目标是识别照片中描绘的场景类别。数据包括1000万张图像，属于400多个唯一场景类别。挑战数据是Places2数据集的子集，包含100个场景类别，包括100,000张训练图像、10,000张验证图像和10,000张测试图像。图像调整为128x128以方便管理。尽管最终目标是场景识别，但数据子集包含对象标签，有助于构建更好的模型。

Matlab 12 2024-04-30

数据挖掘技术综述

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘 13 2024-07-13

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。

MySQL 14 2024-08-22

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术方面的总体、概括性介绍。

数据挖掘 11 2024-07-15

数据挖掘技术综述

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其应用领域。本书适用于初学者和有一定基础的技术人员，详细解析了数据挖掘的重要性和应用前景。技术进步的推动下，数据挖掘正成为企业决策的重要工具，通过从海量数据中提取有价值信息，揭示隐藏模式和趋势，为企业战略决策提供支持。

数据挖掘 8 2024-08-12

数据挖掘技术综述

随着数据库技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种快速增长的海量数据处理方法，在大数据存储中发挥着重要作用。现今的数据量已经超出了人类单一处理的能力，使得大量数据变得难以再次访问，形成了所谓的数据坟墓。尽管数据丰富，但信息利用存在一定缺陷。

数据挖掘 14 2024-08-13

数据挖掘综述的完美总结

内容讲解十分详尽，适合数学建模的必备素材，深刻理解数据处理的独特方法，为读者提供了丰富的见解。

数据挖掘 12 2024-07-17

数据挖掘综述全面探索数据挖掘技术

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

Oracle 16 2024-07-27