信息挖掘

当前话题为您枚举了最新的 信息挖掘。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Konstanz 信息挖掘工具 (KNIME)
KNIME,一个开源的数据分析平台,为用户提供直观的图形界面,无需编程即可构建数据处理流程。其模块化设计支持用户轻松集成各种数据源、算法和可视化工具,从而实现数据挖掘、机器学习和数据分析任务的自动化。
数据信息挖掘实验PPT
数据信息中的\"@data\"标记独占一行,其余是各个实例的数据。每个实例占一行,实例的各属性值用逗号\",\"分隔。如果某个属性的值是缺失值(missing value),则用问号\"?\"表示,且这个问号不能省略。例如:@data sunny,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes
船只航信信息数据挖掘分析
船只航行数据的挖掘还挺有意思的,尤其是你喜欢动手数据的话,这套资源值得一看。它整理了一整套关于船只航信信息的数据方法,从原始的 json 文件入手,教你怎么一步步清洗、建模、挖掘规律。数据结构也比较规整,文件压缩包里每个 .rar 都包含多个船舶行为的记录,挺适合用 pandas 搭配 scikit-learn 做点花活。
数据挖掘:发现未知的有效信息
数据挖掘区别于传统的查询、报表、联机分析等数据分析方式,其核心在于无需预设假设,直接从数据中挖掘信息、发现知识。 数据挖掘的目标是发现那些先前未知、切实有效且具有实用价值的信息。 先前未知意味着这些信息是预先无法预料的,甚至可能与直觉相悖。 有效性保证了信息的可靠性和准确性,能够为决策提供支持。 实用性则强调信息能够应用于实际场景,解决实际问题。 例如,一家连锁店通过数据挖掘发现看似毫无关联的商品——婴儿尿布和啤酒——之间存在着惊人的联系,这便是数据挖掘发现未知信息的典型案例。
数据挖掘与信息检索初探
初步了解数据挖掘的基本概念、功能、目标和方法,探索信息检索的实质。
数据挖掘与信息安全探讨
广工大四专业课课程PPT探讨了数据挖掘和信息安全两门课程的关键内容。
广工文本信息挖掘实验Python项目
广工的文本信息挖掘实验代码,蛮适合刚接触自然语言和信息检索的朋友。项目结构挺清晰的,从虚拟环境、IDE 配置到多个 demo,都安排得明明白白。你可以直接上手做词频、情感分类啥的,体验一把完整的数据流程,用的是 Python,库也不复杂,像 NLTK、spaCy 都有体现,适合边学边练,节奏刚刚好。
在线信息服务数据挖掘框架实现
提出了一种基于在线信息服务平台的数据二次整合模型,并使用 VC 开发工具实现了二次挖掘的框架。
生物信息学数据挖掘讲义
该课件介绍了生物信息学中数据挖掘的技术和应用。
呼叫信息表字段汇总-数据挖掘参考
呼叫信息表常见字段 客户呼叫信息表字段- 呼叫类型- IMSI 号- 主叫号码- 被叫号码- 通话开始时间- 通话时长- 基本通话费- 基本通话附加费- 长途费- 长度附加费- 通话位置- 漫游类型