AI：几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系
目录几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系1、首先给从业者的自己定个位2、初步了解一下人工智能、机器学习、深度学习(1)、Artificial Intelligence (2)、Machine Learning (3...
数据挖掘—Weka 的数据库挖掘及数据预处理
基于 Weka 的数据库挖掘及数据预处理 ❤️ 大家好，我是java厂长，今天带你们了走进数据挖掘的世界🚜🚜！❤️文章目录基于 Weka 的数据库挖掘及数据预处理关于作者1、双击下面的 exe 程序进行安装2、出现欢迎窗口3、单击 next 按钮进入下一步4、进入选择安装组件，默认选择 **...
AI：几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系
几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系1、首先给从业者的自己定个位奥，原来我不知道自己不知道，还是一颗韭菜，我只会 import keras，难过……2、初步了解一下人工智能、机器学习、深度学习(1)、Artificial Intelli...
ITTC数据挖掘平台介绍（七）强化的数据库， 虚拟化，脚本编辑器
一. 前言 好久没有更新博客了，最近一直在忙着找工作，目前差不多尘埃落定。特别期待而且准备的都很少能成功，反而是没怎么在意的最终反而能拿到，真是神一样的人生。 &nb...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法） 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法） 前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft ...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇） 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法） 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇） 前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Mi...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 顺序分析和聚类分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 顺序分析和聚类分析算法） 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的...
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