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- 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这
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- 数据资料是数学模型与实际问题接轨的重要途径和手段，有时还可以直接从数据资料中发现规 律组建模型。数据分析和处理是统计学研究的主要内容，也是计算数学的工作领域，近年来随 着计算机科学的发展，对“海量”数据的分析形成了一门新的交叉学科“数据挖掘”。这一章仅 介绍用统计学的最小二乘法构造拟合数据模型，以及用计算数学的函数插值方法处理数据解决 实际问题。-Is a mathematical model of data integ
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- 数据挖掘中的新方法：支持向量机，数据挖掘入门书籍-Data Mining: A New Method Support Vector Machines, Data Mining Getting Started Books
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- 鸢尾属植物数据集 支持向量机训练用数据 用excel录入的 数据来源《数据挖掘中的新方法——支持向量机》一书附录D SVM Iris -Iris data sets for SVM training
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- 数据挖掘中的新方法：支持向量机 数据挖掘中的新方法——支持向量机 很全面系统介绍支持向量机的一本书-book about support vector machine ,SVM a new method for data...
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- 支持向量机的一本入门书籍《数据挖掘中的新方法：支持向量机》。-A support vector machine entry books, " A new method of data mining: support vector machines."
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- 支持向量机是数据挖掘中的一种新方法。用C#写的支持向量机源码，包括SVM模型，SVM预测、SVM节点、SVM参数设置等方面的内容，希望对你有用！-SVM is a new data mining method. Written with C# source of support vector machines, including the SVM model, SVM prediction, SVM node, SVM paramete
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- 数据挖掘中的新方法—支持向量机这本书非常全面的介绍了支持向量机的原理，以及一些概率统计中的算法。-A new method for data mining, support vector machine, this book is a comprehensive introduction to the principle of support vector machine, and some in the probability sta
aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、
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- 数据挖掘的新方法－支持向量机书中算法例子,对学习有帮助,-A new method of data mining, support vector machine algorithm examples in the book, are helpful to learning,
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- 量子计算在数据挖掘中的应用，与传统数据挖掘方法结合产生新的更有优势的算法。(Quantum computing in the application of data mining, and the traditional data mining methods to produce the new algorithm has more advantages.)