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第 34 卷 第 5 期
数据挖掘算法(Analysis Serv
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数学建模中的分类算法1.神经网络(大样本容量)2.支持向量机3决策树4.贝叶斯判别5.其它方法如K邻近算法2支持向量机(support vector machines SVM)吴雄华 定义:设训练数据集为: 可以被一个超平面 分开如果这个向量集(即训练数据集)被超平面没有错误的分开且离超平面最近的向量与超平面之间的距离之和最
Click to edit Master title style??Click to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth levelClick to edit Master title style??Han Consulting (China) Ltd. 2006 CopyrightClick to
数据挖掘方法 -------神经网络法现在先进的数据挖掘工具都提供多种可供选择的数据挖掘算法,因为一种算法不可能完成所有的不同类型的数据挖掘任务,没有一种数据挖掘的方法可以应付所有的要求。对于某一特定的问题,数据本身的特点会影响工具的选择。 目前最流行的几种数据挖掘方法有决策树、神经网络、遗传算法、概率论和数理统计以及关联规则等 神经网络神经网络的基本概念神经网络的研究方法神经网络的特征神经网络缺
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数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数
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