版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、如今的社會(huì)已經(jīng)步入了一個(gè)高度信息化的時(shí)代,每天都會(huì)出現(xiàn)海量的信息,如何從這些海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息,來(lái)創(chuàng)造價(jià)值,就成為了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘建立在對(duì)數(shù)據(jù)研習(xí)的基礎(chǔ)上,并從中提取有用的信息來(lái)輔助決策。近幾年來(lái),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到了經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域和數(shù)據(jù)庫(kù)界的共同關(guān)注,是數(shù)據(jù)庫(kù)和信息決策領(lǐng)域前沿的研究方向之一。數(shù)據(jù)挖掘研究應(yīng)用的領(lǐng)域和方法眾多,常用的挖掘技術(shù)有:統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息科學(xué)。現(xiàn)已經(jīng)逐步覆蓋人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、粗糙集理
2、論等學(xué)科技術(shù),并在金融、證券、電信等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 論文在介紹此課題的研究背景、意義及國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀后,進(jìn)一步闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論,研究比較了不同的數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)算法,并在此基礎(chǔ)上,重點(diǎn)分析屬于機(jī)器學(xué)習(xí)范疇的決策樹(shù)理論和基本的算法。由于決策樹(shù)算法有多種,論文將重點(diǎn)研究CART 算法,此算法是一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)方法,主要用來(lái)進(jìn)行分類(lèi)研究,并且可以同時(shí)處理連續(xù)變量和分類(lèi)變量,分析完此算法的整個(gè)過(guò)程及優(yōu)劣勢(shì)后,文章將對(duì)該算法施行
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- CART算法在電信業(yè)潛在客戶(hù)識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于統(tǒng)計(jì)的分類(lèi)算法及其在潛在客戶(hù)識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的PSO算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 客戶(hù)潛在價(jià)值及其在客戶(hù)細(xì)分中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的核函數(shù)算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的k—means聚類(lèi)算法在客戶(hù)細(xì)分中的應(yīng)用研究
- 改進(jìn)的GRBM在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的支持向量機(jī)分類(lèi)算法在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的ICP算法在快速三維人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的模糊聚類(lèi)算法在預(yù)測(cè)移動(dòng)客戶(hù)流失中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的引力搜索算法及其在結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)Blowfish算法在WSN中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)ACO算法在DTSP中的應(yīng)用研究.pdf
- CART算法在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究.pdf
- LPP算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- SOFM算法在圖像識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- ICA算法在人臉表情識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏編碼算法改進(jìn)及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用.pdf
- LDA的改進(jìn)算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用.pdf
- 圖像特征識(shí)別算法及其在聾人視覺(jué)識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論