维归约

维归约属性选择数据挖掘原理与实践第二章PPT

如果你对数据挖掘感兴趣，是维归约（属性选择）方法，第二章 PPT 简直是必备参考资料哦。这里面了启发式（探索式）搜索方法，逐步向前选择和逐步向后删除，结合归纳树的判定方式，相当实用。如果你对这些方法有点模糊，可以参考一些相关资源，比如Matlab 启发式算法应用示例，或者看一下基于启发式算法的属性约简在数据挖掘中的应用，这些都能你更好理解这个过程。嗯，实操起来挺有趣的，掌握了这些，你的数据挖掘能力会提升不少！

算法与数据结构 0 2025-06-24

数据归约的必要性与策略

数据归约 为什么要进行数据归约？ 数据仓库中存储着海量数据，对整个数据集进行复杂的数据分析和挖掘非常耗时。 数据归约可以得到数据集的简化表示，该表示规模更小，但能产生相同或近似的分析结果。 数据归约策略 数据立方体聚集 维归约 数据压缩 数值归约

算法与数据结构 20 2024-05-23

数值归约技术及其在数据挖掘中的应用

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数据挖掘 19 2024-07-17

大数据处理技术数值归约方法探究

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的方法。它包括参数模型估计、线性回归、多元回归、对数线性模型等技术，用于近似离散的多维数据概率分布和无参方法如直方图和聚类。

Memcached 13 2024-10-10

运维数据治理助力智能运维建设

建立数据治理体系，规范运维数据采集、存储和使用。 利用数据治理工具，实现运维数据自动化采集、清洗和转换。 搭建运维知识库，存储和管理运维数据，为智能运维提供知识支撑。 通过数据分析和建模，挖掘运维数据的价值，为智能运维提供决策支持。 推动运维自动化和智能化，提升运维效率和服务质量。

算法与数据结构 14 2024-05-01

一维插值总结

一维插值是利用已知数据点构造函数，估算未知数据点的一种方法。在实际应用中广泛，例如图像重建、工程外观设计、数据分析等。 常见的插值方法包括： 拉格朗日插值：精度高但计算量大，受观测误差影响大。 分段线性插值：连续性低但收敛性好，计算量小。 三次样条插值：二阶导数连续，收敛性好，稳定性强。

算法与数据结构 17 2024-05-26

后期运维指南

启动和关闭指南适用对象：Visual C++面向对象编程教程第三章

MongoDB 18 2024-04-30

Exadata运维指南

Exadata是一种高性能数据处理平台，对于企业来说具有重要意义。提供关于Exadata运维的详细指南，涵盖了配置、优化和故障排除等方面的内容，帮助管理员有效管理和维护Exadata系统。无论是初学者还是有经验的专业人士，都能从中获得实用的操作建议和技巧。

Oracle 10 2024-10-02

使用Matlab进行三维体积法计算分形维数

这个Matlab函数利用傅立叶变换来计算三维分形体积的分形维数。

Matlab 13 2024-09-28

Redis 开发与运维

本电子书深入探讨 Redis 在开发和运维方面的实践经验，涵盖以下主题： Redis 数据结构及应用场景 Redis 高可用架构设计与实践 Redis 性能优化与监控 Redis 安全与权限控制 常见 Redis 问题排查 为方便读者，本书提供 PDF、mobi、epub 三种格式下载。

Redis 11 2024-06-17