做数据预处理很重要，但是如何做好数据预处理似乎是件更困难的事。。。。。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------当今现实世界的数据库极易受噪声、丢失数据和不一致数据的侵扰，因为数据库太大（常常多达

标  题: 数据挖掘方面的资源、期刊、会议的网址集合发信站: 水木社区 (Fri Oct 26 14:36:08 2007), 站内主要是从王老师的主页和维基百科拷贝的，欢迎大家补充吧JournalsACM TKDD    http://tkdd.cs.uiuc.edu/DMKD    http://www.springerlink.com/content/1573-756X/?p=859c3e8

 从原理上说，数据挖掘应该可以应用到任何信息存储方式的知识挖掘中，但是挖掘的挑战性和技术会因为源数据的存储类型的不同而不同。特别是，近年来的研究表明数据挖掘所涉及的数据存储类型越来越丰富，除了一些有通用价值的模型、构架等研究外，也开展了一些针对复杂或新型数据存储方式下的挖掘技术或算法的研究。本节将针对一些主要的数据存储类型中的数据挖掘的问题进行介绍。    一个事务数据库是对事务型数据的收

Key Dates for IPDPS08 (parallel DM algorithms): 主页：http://www.ipdps.org/ipdps2008/2008_cfp.html    Manuscripts due: October 08, 2007 (passed)    Author Notification due: December 11, 2007 (passed)  

导语：美国《福布斯》杂志近日刊载了对《哈佛商业评论》前编辑、《巨大的转变》(The Big Switch)一书的作者尼克拉斯·卡尔(Nicholas Carr)的专访。在接受访谈的过程中，卡尔主要谈论了对谷歌的看法。他特别指出，谷歌已经不只是一家搜索引擎，人工智能是其终极目标。很多人仍然认为谷歌只是一家搜索引擎，现在这种看法已经不合时宜。尽管Google Docs、Google Spreadshe

转自：www.sina.com如果把谷歌比作美国政府，那么进入该公司企业产品管理部门总监尼古拉斯·福克斯(Nicholas Fox)笔记本中的数据，就称得上“最高国家机密”了。　　包括福克斯在内的一个小型团队每天都在密切监控着谷歌的搜索业务——互联网有史以来最成功、最赚钱的业务。这个团队关注的重要指标包括搜索与点击次数、用户广告点击率以及随之产生的收入等等，每个小时都需搜集数据，与上周数据

Pearson product-moment correlation coefficientFrom Wikipedia, the free encyclopediaJump to: navigation, search It has

人类被更高级的生物，或者是机器，或是……   这样的结果不会因人类的意志而转移，也是自然而然的，没有必要担心，该怎么着就怎么着吧！                                                                           -----aris雨果·德·加里斯 开放分类： 简介

几款优秀的开源数据挖掘工具By kevinwu on December 28, 2008 2:39 AM | No Comments | No TrackBacks 本文只对几种流行的开源数据挖掘平台进行了检视，比如Weka和R等。如果您想找寻更多的开源数据挖掘软件，可以到KDnuggets和Open Directory上查看。为了评测这些软件，我们用了UCI Machine

Fitting a Generalized Pareto distribution to tail dataFitting a parametric distribution to data sometimes results in a model that agrees well with the data in high density regions, but poorly in

Process Model The current process model for data mining provides an overview of the life cycle of a data mining project. It contains the corres

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 何时需要使用数据挖掘工具     数据挖掘，简单说，就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深入，企业积累的数据越来越多。数据的背后应隐藏着许多重要信息，企业自然希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预

 pdf的.... 看连接吧http://ariszheng.googlepages.com/clustersuvey.pdf 

学者/组织 BI定义 Gartner Group

【编者按】　　进入90年代，随着市场竞争的进一步加剧，企业竞争空间与范围的进一步扩大，80年代MRPⅡ主要面向企业内部资源全面计划管理的思想逐步发展为90年代怎样有效利用和管理整体资源的管理思想，ERP(Enterprise Resource Planning)企业资源计划也就随之产生。与此同时，数据库技术和人工智能技术得到了长足的发展，人们成功的将两者结合了起来，即通过数据库中的大量数据发现知识

本文从数据库商业智能特征方面讲述了SQL Server 2005的10个最重要的特点。 分析服务 SQL Server2005的分析服务迈入了实时分析的领域。从对可升级性性能的增强、到与微软Office软件的深度融合，SQL Server2005将帮助您，将商业智能扩展到您业务的每一个层次。 数据传输服务(DTS) DTS数据传输服务是一套绘图工具和可编程的对象，您可以用这些工具和

决策树是对分类问题进行深入分析的一种方法，在实际问题中，按算法生成的决策树往往复杂而庞大，令用户难以理解。这就告诉我们在重分类精确性的同时，也要加强对树修剪的研究。本文以一个决策树算法的程序实现为例，进一步讨论了对树进行修剪优化时可能涉及的问题，目的在于给决策树研究人员提供一个深入和清晰的简化技术视图。 引言机器学习领域研究对数据的归纳分类，主要集中在预测精确度方面。然而，在许多实际业务中

人视觉....最直接接受信息的一种方式... 或者把数据变的可视 更便于人对数据的认识。————————————————————————现代的数据可视化（Data Visualization）技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术,将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。数

DM 数据挖掘技术 现在很多软件都说自己有这个功能， 就像四，五年前的数字电视一样，凡是有点与数字电视有丝毫联系，或者只用了与数字电视沾点边的，都说自己是数字电视....  但是四五年后 数字电视 还真实现了.... 真不知道数据挖掘4，5年后会怎么样....但是现在普通的计算机的计算能力 还远不能胜任 数据挖掘的计算量....看看 我一个朋友对数据挖掘的看法..  不过我还是对数

事物是连续的，时间是连续的.... 真实的世界大多都是连续的。但是我们能观察到的仅仅是离散的，原因有二：1.如果是连续记录需要的存储空间太大，就像记录史记 不能精确到×××秒2.我们得到数据是离散的，A->B->C 知道了A，C的记录可以用插值的方法去估计B当我们只有离散点数据的时候，想知道没有数据点的估值，我们可以用插值，插值可以拟合曲线，也可以拟合平面，甚至曲面...但

数据挖掘与金融工程的结合--Ariszheng2009-5-7     最近，有一位研一数学系的朋友问我，关于数据挖掘与金融工程如何结合？哪些书是比较不错的入门教程?  等等初学者常问的问题，当然我也是初学者，呵呵。      在我的理念中，数据挖掘与金融工程的结合是一个复合性工作，数据挖掘是金融工程中的一个可以利用的方法工具。金融工程中的金融产品设计、金融产品定价、交易策略设计、金融