Data Mining 是个好东西

数据挖掘任务与发展
最新推荐文章于 2020-05-02 18:27:22 发布
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本文介绍了数据挖掘中的主要任务，包括预测性任务如分类、回归及偏差检测，描述性任务如聚类、关联规则发现和序列模式发现。同时，通过历年出版物数量的变化展示了数据挖掘领域的快速发展。


Data Mining Tasks...

 

Classification [Predictive]
Clustering [Descriptive]
Association Rule Discovery [Descriptive]
Sequential Pattern Discovery [Descriptive]
Regression [Predictive]
Deviation Detection [Predictive]

Publication years (Num. hits) （From:http://dblp.l3s.de/dblp++.php）

1993-1995 (29) 1996 (100) 1997 (143) 1998 (317) 1999 (489) 2000 (644) 2001 (654) 2002 (910) 2003 (1104) 2004 (1293) 2005 (1972) 2006 (2136) 2007 (2216) 2008 (1862) 2009 (37)

 

 

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合
libing881的专栏
05-30 2320
数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合
数据仓库与知识发现（二）初识
qq_36911138的博客
10-22 408
这篇其实也属于这门课程的初识篇。 所有发现的pattern都有趣吗？ 一个数据挖掘系统可能会产生成千上万个patterns，但并不是所有的都是interesting的。所以提供了建议的方法： 1 easily unterstood by humans 可以很容易被人理解 2 vaild on new or test data with some degree of certain...
2007~2009年发表Data Mining方向的Paper
YunxinTao的专栏
01-10 462
1. Yunxin Tao, Dechang Pi. Unifying Density-Based Clustering and Outlier Detection. Proc. 2nd Int’l Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining. Washington: IEEE Computer Society, 2009: 644~647. (
data mining
03-15
cse 514 data mining lecture
数据挖掘 概念与技术 笔记（Data Mining concepts and Techniques Third Edition Notebook）
还是要有梦想博客
11-11 2546
第一章 引论 1、什么是数据挖掘？ 数据挖掘是一个多学科领域，数据挖掘可以用多种方法定义。它也是数据中的知识发现（KDD）的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为只是发现过程的一个基本步骤。具体步骤： 数据清洗 数据集成 数据选择 数据变换 数据挖掘 模式评估 知识表示 ...
Data Mining：（1）走进数据挖掘
April_0911
06-23 1089
数据挖掘：概念、算法与资源
MLAPP学习笔记-Data Mining和Machine Learning的区别及延伸
好了~接下来
07-25 4448
MLAPP学习笔记-Data Mining和Machine Learning的区别及延伸 一、写在前面 　　从上学开始，都习惯把笔记记录在纸张上，大多数是觉得可以偶尔练练字什么的。但问题是时间一长的笔记就很容易遗失，不管是纸张老化还是自己不知道扔哪了。另一个是，自己本身也是从事数据分析这个方向，看得最多还是电子版的资料。所以，决定试着把笔记也通过写博客的方式来积累。 二
《Text Mining and Analytics》学习笔记——第五周
土豆洋芋山药蛋的博客
02-21 2303
第五周我们继续讨论“判别式”分类器在文本分类中的应用，还将讨论文本的观点和情感分析。 在上一周的学习中我们讨论了问题——怎样进行文本分类？并且讨论了生成式分类器，这周我们就先从判别式分类器讨论开始学习。 关于生成式分类器和判别式分类器的区别，大家可以查看这篇文章 判别式分类器 与生成式分类器不同的是，判别式分类器不需要知道联合概率分布，直接根据数据得到条件概率分布（具体可以看上...
Data Science 到底是什么？
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
05-02 1万+
最近被问到了一个问题：Data Science是干什么的？ 尽管一直在说Data Science，但是还真的没有深入的、认真的研究过它的起源。 Data Science，数据科学，一般的解释是： 数据科学仅是一种概念，它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法，旨在利用数据对实际现象进行“理解和分析”。 简单来讲：数据科学是一门将数据变得有用的学科。 发展过程 这里：http:...
English Text Mining: Preprocessing 英文文本挖掘：文本预处理
Galoa的博客
04-08 5619
English Text Mining: Preprocessing 文章主干来自下面Reference中的博客，我自己进行了增加整理，感谢所有分享知识的大佬们= = 1. Data Collection or Assembly 数据收集 【Given.】20_newsgroups. 数据用的是20_newsgroups语料库，下面是笔者在数据处理过程遇到的一些问题和解决，Python初学...
数据挖掘导论-1
dengleize6745的博客
03-03 150
Classification [Predictive] Clustering [Descriptive] Association Rule Discovery [Descriptive] Sequential Pattern Discovery [Descriptive] Regression [Predictive] ...
数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)的区别是什么？ 数据科学(data science)和商业分析(business analytics...
weixin_33932129的博客
08-06 1686
本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来，我在知乎和博客上查了查这个问题，发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文，还有和与导师之间的交流，尝试着说一说这几者的区别吧，毕竟一个好的定义在未来的学习和...
data mining 3 data import
weixin_33775572的博客
10-26 114
import pandas as pa=p.read_csv("E:/m/b.csv")a1=a.describe()a2=a.sort_values(by="1")#first line(head line)print(a1,a2)b=p.read_excel("E:/m/a.csv")import pymysqlcon=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user...
转：数据挖掘领域顶级会议期刊及其分析
weixin_34153893的博客
04-11 660
JournalsACM TKDD http://tkdd.cs.uiuc.edu/DMKD http://www.springerlink.com/content/1573-756X/?p=859c3e83455d41679ef1be783e923d1d&pi=0IEEE TKDE http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tk...
如何判断mysql中数据表中两个列之间的相同记录和不同记录
autofei的专栏
05-30 1万+
问题的描述如下：给定数据库中的两列，每个列内的所有记录可以视为一个集合，如何求这两个集合的交集，差集等。示例：table1中字段firstnametomkevinjohnstevenmarryanthonytable2中字段usernamejacktomwilliamtommarryThomas
安装和使用Oracle Instant Client 和 SQLPlus
autofei的专栏
08-20 8899
首先去官方网站下载适当的版本，我是win7 64位系统，所以就下载了最新的instantclient-basic-windows.x64-11.2.0.2.0和instantclient-sqlplus-windows.x64-11.2.0.2.0，解压缩到同一个文件下，比如in
Oracle Data Mining 11g Administrator指南
Oracle Data Mining 11g是该产品的一个重要版本，它在11g Release 2 (11.2)中提供了更加强大和全面的功能，以帮助用户在海量数据中发现有价值的模式、趋势和关联。 Oracle Data Mining Administrator's Guide是针对...
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