数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本,国外经典教材,清华大学出版社出版。
Data Mining Concepts,Models,Methods,and Algorithms
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数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts,Models,Methods,and Algorithms(美)Mehmed Kantardzic著,闪四清、陈茵程、雁等译,清华大学出版社
数据挖掘
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2024-11-07
Data Mining Concepts and Techniques Second Edition
《数据挖掘概念与技术》(第二版)是数据科学领域的一部权威著作,由Jiawei Han和Micheline Kamber合著,全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术和实际应用。
数据挖掘概述
1.1 数据挖掘的重要性
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含的信息和知识的过程。它有助于揭示数据背后的趋势和模式,支持企业决策、推动科学研究、改善公共服务等。
1.2 数据挖掘的概念
数据挖掘涵盖多个阶段,包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据挖掘算法、模式评估和知识表示。其目标是从数据中自动检测模式并转化为可理解的知识。
1.3 数据挖掘的对象
数据挖掘
数据挖掘
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Small OCR Application Supported by Data Mining Algorithms
光学字符识别(OCR)是一种技术,它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用,如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中,我们讨论的是一款小型OCR应用程序,它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量,例如去除噪声、二值化(将图像转化为黑白)、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分,通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板,而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR
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Data Mining Concepts and Techniques (3rd Edition) Review
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Data Mining Concepts and Techniques 2nd Edition答案
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如果你想提升自己的数据能力,或者需要在项目中应用数据挖掘技术,不妨看看这本书哦。对比多资料,这本书的理论和实际应用结合得相当
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Data Mining Concepts and Techniques 2nd Edition Part 2
PDF 格式的数据挖掘教材,内容扎实,翻译也还行,适合想系统掌握概念的朋友。资源名字有点老派,别被吓着,内容真不赖。
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2025-06-13
Database Introduction Concepts,Models,and Design Principles
数据库是信息时代的核心,它是组织、管理和存储大量数据的系统,使得数据的访问和分析变得高效、可靠。将深入探讨数据库概论,包括基本概念、关系模型、关系运算理论、关系数据库的规范化设计、数据库设计与ER模型以及数据库的存储结构。
我们从第1章数据库概论.ppt开始。数据库(Database,简称DB)是一个有组织、可共享、具有特定格式的数据集合。它分为层次型、网络型、关系型和非关系型等多种类型。其中,关系型数据库是最常见的一种,它基于关系模型,用二维表格表示数据,每个表格称为一个表或关系。
第2章关系模型和关系运算理论.ppt讲解了关系模型的概念。关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束
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