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数据关联算法有哪些
数据
挖掘
算法有哪些
答:
对于眼睛有色盲或空间感不强的人,在使用这些工具时可能会遇到困难。聚集(分群)聚集是把整个
数据
库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显,而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同(见后面的预测型数据挖掘),在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组,也不知道怎么分(依照
哪几个
...
机器学习
有哪些
常见
算法
?
答:
机器学习中常用的方法有:(1) 归纳学习符号归纳学习:典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习):典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习(3) 类比学习:典型的类比学习有案例(范例)学习。(4) 分析学习:典型的分析学习有解释学习、宏...
统计模型和大
数据
模型所使用的主要
算法有
什么异同
答:
与前面统计和分析过程不同的是,
数据
挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有
数 据
上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型
算法有
用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该...
著名的可逆的加密
算法有哪些
答:
1,DES(Data Encryption Standard):对称
算法
,
数据
加密标准,速度较快,适用于加密大量数据的场合。2,3DES(Triple DES):是基于DES的对称算法,对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密,强度更高。3,RC2和RC4:对称算法,用变长密钥对大量数据进行加密,比 DES 快。4,IDEA(International Data ...
聚类
算法有哪些
分类
答:
5、网格算法 基于网格的方法(grid-based methods),这种方法首先将
数据
空间划分成为有限个单元(cell)的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快,通常这是与目标数据库中记录的个数无关的,它只与把数据空间分为多少个单元有关。代表
算法有
:STING算法...
数据
挖掘方法都
有哪些
?
答:
1、神经元网络办法 神经元网络由于本身优良的健壮性、自组织自适应性、并行计算、遍及贮存和高宽比容错机制等特色特别适合处理
数据
发掘的难题,因而近些年愈来愈遭受大家的关心。2、遗传算法 遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法,是一种仿生技能全局性提升办法。遗传
算法具有
的...
我在做
关联
规则
算法
,请问在哪里可以找到试验用的
数据
?
答:
现在做关联规则
算法
实验
数据有
两种做法,一种是找专门的数据集,比如说Microsoft Anonymous Web Data (anonymous-msweb)、foodmart 这类数据集;还有一种是将分类数据集比如UCI数据集直接构造成可以用的
关联数据
集
数据
结构
算法
的相关知识
有哪些
?
答:
可行性:
算法
是可用的,也就是能够解决当前问题。算法的设计取决于
数据
(逻辑)结构,而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现,为了全面的反映一个数据的逻辑结构,它在存储器中的映象
包括
两方面内容,即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同...
数据
分析中数据收集的方法
有哪些
?
答:
1、可视化分析 大
数据
分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。2、数据挖掘
算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算...
常用机器学习方法
有哪些
?
答:
机器学习中常用的方法有:(1) 归纳学习 符号归纳学习:典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习):典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习 (3) 类比学习:典型的类比学习有案例(范例)学习。(4) 分析学习:典型的分析学习有解释学习、...
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