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数据挖掘-概念与技术
- 本书是一个导论，介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。
一个开源的数据挖掘工具weka
- weka的是一个开源的数据挖掘工具，直接用Eclipse 导入工程就可以了。
ID3II
- ID3,数据挖掘 决策书算法 vc中的具体实现 数据挖掘工具 cls算法扩展-ID3, data mining algorithms vc decision on the specific data mining tools cls algorithm expansion
fk-means
- 数据挖掘中模糊k均值算法，matlab工具编写。-data mining fuzzy k-means algorithm, Matlab tool for the preparation.
ExplorerGuide-3.5.5.
- 这是数据挖掘工具WEKA中WEKA Explorer的用户使用手册,本文档为版本3-5-5的中文版.-This is data mining tools which WEKA WEKA Explorer user manuals, This document to 3-5-5 version of the Chinese version.
DataminingnewmethodSVM
- (数据挖掘新方法-支持向量机)PDF格式的!知道支持向量机(SVM),肯定知道它是一本非常经典的图书!支持向量机(support vector machine，SVM)是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具．-(new data mining method-SVM) PDF format! Know Support Vector Machine (SVM), certainly aware that it
dataming
- 数据挖掘相关资料,包括数据挖掘一些常用工具等-data mining-related information, including data mining and other analytical tools
ID3
- 掌握目前主流的数据挖掘平台与工具。理解关联规则、频繁集、置信度、支持度的概念； 了解信息熵的概念。 -A grasp of the present mainstream data mining platform and tools. Understanding of association rules, frequent itemset, confidence, support the concept understand t
200752417231298575
- 数据挖掘算法，可以应用于weka等数据挖掘工具-Data mining algorithms can be applied to data mining tools, such as weka
Svm
- 统计模式识别、线性或非线性回归以及人工神经网络等方法是数据挖掘的有效工具，支持向量分类（support vector classification，简称SVC）算法是一个很有发展前景的方向。-Statistical pattern recognition, linear or nonlinear regression and artificial neural network approach is an effective tool
SAS
- sas教程 SAS数据挖掘技术的实现 作为智能型的数据挖掘集成工具，SAS/EM的图形化界面、可视化操作可引导用户（即使是数理统计经验不太多的用户）按SEMMA原则成功地进行数据挖掘，用户只要将数据输入，经过SAS/EM运行，即可得到一些分析结果。有经验的专家还可通过修改数据调整分析处理过程。
postgeoolap-src-0.8.2
- 基于ＰＯＳＴＧＩＳ／ＯＬＡＰ构建的空间数据挖掘工具源码，Ｃ＃语言开发-Based on POSTGIS/OLAP built-source spatial data mining tools, C# language development
ams-svm
- 支持向量机多参数自动选择优化程序！机器学习，数据挖掘工具！matlab版！-Support vector machine multi-parameter optimization procedure automatically selects! Machine learning, data mining tool! matlab version!
WEBrizhiwajue
- 用C++开发的一个web数据挖掘工具，用来分析日志的程序-With C++ Developed a web data mining tools, the procedures used to analyze the log
weka-3-5-8
- 数据挖掘的最常用工具。由于开源，可以使用自己的代码进行开发。-The most commonly used data mining tools. Because of open source, you can use to develop their own code.
weka-src
- Weka，一个数据挖掘工具。功能包括：分类、聚类和关联规则等等。这是该开源软件的源代码，版本为3.5.7-Weka, a data mining tool. Features include: classification, clustering and association rules, etc.. This is the open source software source code, version 3.5.7
DataPump_ASP
- 基于WEB的网页数据挖掘工具，可以快速的建立数据挖掘模型，进行开发数据。-数据挖掘工具
Multi-DimensionalDataVisualizationToolforKnowledge
- 一个多维数据挖掘工具只是挖掘数据库 数据挖掘方向论文-date mining
利用Python进行数据分析
- 数据挖掘python语言的学习资料，包括常用算法的实现和工具的使用(Data Mining Pthon Language Learning Materials, including the Implementation of Common Algorithms and the Use of Tools)
Python数据分析与挖掘实战
- 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。(There are 15 chapters in this book, which are divid