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二级分类:
数据挖掘PPT
数据挖掘课程PPT,简单介绍几种聚类算法;
举例说明实际应用。
供参考。
2024/3/30 22:35:51
8.06MB
数据库
1
哈尔滨工业大学深圳高级计算机网络2017考试复习题重点往年试题答案
数据挖掘(秦阳)2017年,资源包括往年考试试题,各章节讲义重点,以及电子版课、课后题答案、个人总结的考试重点,以及各种重要习题总结。
2024/3/30 12:16:57
90.74MB
计算机网络
1
西电数据挖掘大作业之商场数据分析
西电数据挖掘大作业之商场数据分析。
2024/3/30 9:43:06
977KB
西电数据挖掘
1
关于k-means的一篇好的总结论文
k-means总结汇总介绍基于k-means50年来的发展历程,系统的介绍了各种基于k-means的算法。
非常好的数据挖掘入门读物。
2024/3/28 10:50:36
950KB
k-means50年
1
西电数据挖掘作业之决策树和文本聚类
西电数据挖掘作业之决策树和文本聚类,
2024/3/21 17:23:46
713KB
西电数据挖掘
1
数据挖掘课程设计----图书馆系统数据挖掘
数据挖掘课程设计----图书馆系统数据挖掘SSISSSASSSRS
2024/3/21 2:13:36
2.82MB
数据挖掘
课程设计
图书馆系统
1
是DBSCAN聚类算法的C++实现代码可以运行
是一种数据挖掘算法,能够把有特征的数据从大量数据中挖掘出来,C++,可以运行
2024/3/19 0:42:40
7.52MB
聚类方法
1
张量分解及其在推荐系统中的应用
在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据,这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。
但是由于这些数据中缺失值较多,存在一定的稀疏性,因此需要对张量进行分解,恢复缺失值,找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解,可以挖掘出潜在关系,给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引,研究了张量分解及其在推荐系统中的应用,并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。
2024/3/13 10:14:54
976KB
张量分解
推荐系统
1
模式分类(中文版第二版)
《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年,是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中,除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外,读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例,各种不同方法的对比,丰富的图表,以及大量的课后习题和计算机练习。
2024/3/11 15:11:36
17.09MB
模式识别
1
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章决策树与神经网络
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后,决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
1.4MB
数据挖掘
大数据
Rapidminer
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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