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数据挖掘导论（第二部分）

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简介：
《数据挖掘导论（第二部分）》深入探讨了高级数据挖掘技术与方法，涵盖关联规则、分类、聚类及异常检测等领域，旨在为读者提供全面的数据分析能力。 这是压缩文件的第二部分，《数据挖掘导论》包含完整中文版、英文版PPT以及习题答案，均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，需要下载完所有文件后才能进行解压缩。

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  • 数据挖掘导论（第二部分）
    优质
    《数据挖掘导论（第二部分）》深入探讨了高级数据挖掘技术与方法，涵盖关联规则、分类、聚类及异常检测等领域，旨在为读者提供全面的数据分析能力。 这是压缩文件的第二部分，《数据挖掘导论》包含完整中文版、英文版PPT以及习题答案，均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，需要下载完所有文件后才能进行解压缩。
     
  • 数据挖掘导论（第一部分）
    优质
    《数据挖掘导论（第一部分）》为读者提供了数据挖掘领域的基础理论和实用技术入门指导，涵盖数据分析、模式识别等内容。 《数据挖掘导论》包含完整的中文版、英文版PPT以及习题答案，所有资料均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，请确保下载完成后进行解压缩操作。
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第二章：数据.pptx
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    《数据挖掘导论》第二版第二章“数据”深入探讨了数据在数据挖掘中的核心地位，介绍了不同类型的数据及其处理方法。该章节通过实例分析讲解如何有效地存储、管理和预处理各种类型的数据，为后续学习奠定了坚实的基础。 《数据挖掘导论（第二版）》第2章的内容主要围绕“数据”展开讨论。这一章节详细介绍了在进行数据分析与挖掘过程中所需关注的数据类型、质量以及处理方法，为读者提供了全面理解如何有效利用各种形式的数据来支持决策和预测分析的基础知识。
     
  • 数据挖掘论文精选集-242篇（第二部分）
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    本书为《数据挖掘论文精选集》系列的第二部分，收录了242篇前沿研究成果，涵盖了数据挖掘领域的最新进展和技术应用。 EIS环境下的数据挖掘技术研究；FCC油品质量指标智能监测系统中的数据挖掘与修正技术；IDSS中数据仓库及数据挖掘的研究与实现；互联网Web数据挖掘的现状及最新进展；Internet数据挖掘原理及其应用；Min-Max模糊神经网络的应用探讨；OLAP与数据挖掘一体化模型分析讨论；OLAP和数据挖掘技术在网页日志上的应用研究；在线减少镗削操作中的加工误差预测补偿控制方法的研究；SDSS中空间数据分析部件的设计实现；Web使用模式研究的数据挖掘技术探究；Web数据挖掘技术和工具设计研究；一种估计人工神经网络泛化误差的新策略分析；基于数据仓库的结构框架进行数据挖掘系统构建；基于神经网络的数据挖掘方法探讨；基于遗传算法的模糊神经网络最优控制方案的研究；实时过程控制中的一种新型数据挖掘算法探索；建立模糊模型的粗糙集法探究；数据分析技术——数据挖掘介绍；高效关联规则发现的新算法研究；一种有效的动态概念聚类数据挖掘策略分析；测试数据挖掘算法的数据源生成方法探讨；自适应模糊控制器设计思路解析；递归RBF神经网络模型稳定性的讨论分析；处理不确定性线性系统模型的一种新方法探究；中介粗集及其在数据分析中的应用研究；二进制神经网络隐元数目的最小上界研究探索；以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘技术探讨；信息技术在全球银行业的运用——数据挖掘及其实用价值分析；决策支持中一种新的数据挖掘方法探究；利用决策树进行信息熵计算的数据挖掘策略解析；模糊神经网络在数据分析中的应用算法探讨；前向网络BP算法应用于数据分析领域的研究思路探索；区间值属性不完全信息下的数据分析技术讨论；可视化数据挖掘技术和其实践应用案例分析；入侵检测系统中通过数据挖掘提取用户行为特征的研究方法探究；基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC的设计与实现方案解析；Web环境中的数据仓库及数据挖掘技术探讨；利用Web进行的数据仓库和访问路径模式研究的最新进展分析；XML与面向网络的数据挖掘技术探讨；一种新的高效关联规则发现算法介绍；动态概念聚类的新方法探索及其在数据分析领域应用的价值评估；生成用于测试数据挖掘算法的有效性策略的方法探究；自适应模糊控制器设计思路解析；一类递归RBF神经网络模型的稳定性讨论分析；处理不确定性线性系统建模的一种新手段探讨；中介粗集及其在数据分析中的应用研究进展解析；二进制神经元数量最小上限的研究探索；以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘技术的应用案例介绍；信息技术在全球银行业的运用——数据挖掘及其实用价值分析（六）；决策支持系统中一种新的数据挖掘方法探究；利用决策树进行信息熵计算的数据挖掘策略解析；模糊神经网络在数据分析中的应用算法探讨；前向网络BP算法应用于数据分析领域的研究思路探索；区间值属性不完全信息下的数据分析技术讨论；可视化数据挖掘技术和其实践应用案例分析；入侵检测系统中通过数据挖掘提取用户行为特征的研究方法探究；基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC的设计与实现方案解析；Web环境中的数据仓库及数据挖掘技术探讨；利用Web进行的数据仓库和访问路径模式研究的最新进展分析；XML与面向网络的数据挖掘技术探讨；一种新的高效关联规则发现算法介绍；动态概念聚类的新方法探索及其在数据分析领域应用的价值评估。
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第三章：分类基础.pptx
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    本ppt介绍了《数据挖掘导论》第二版中第三章的内容概要，重点讲解了分类基础的概念、方法及应用实例。适合初学者入门学习。 数据挖掘导论（第二版）第3章：分类-基础.pptx介绍了基本的分类概念和技术，在这一章节里，读者可以深入了解如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析与预测。该章节详细讲解了各种常用的分类算法，并通过实例演示了这些方法的实际应用过程。
     
  • 数据挖掘导论（第二版）答案-Pang-Ning Tan.pdf
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    《数据挖掘导论》(第二版)答案解析由Pang-Ning Tan编写，提供了原教材中习题的答案和详细解释，帮助读者深入理解数据挖掘的核心概念和技术。 Certainly, here is the revised text without any links or contact information: --- Data Mining: Second Edition by Pang-Ning Tan provides comprehensive coverage of data mining concepts and techniques. The book includes detailed explanations and examples that help readers understand complex topics in an accessible manner. --- If you need more specific sections rephrased from the mentioned book, please let me know!
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第三章：过拟合.pptx
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    本PPT为《数据挖掘导论》第二版中第三章的内容概览，专注于讲解过拟合问题及其影响，并提供相应的解决方案和预防策略。 数据挖掘导论（第二版）第3章主要讨论了过拟合的问题。本章节详细分析了在机器学习模型训练过程中可能出现的过拟合现象，并探讨了解决这一问题的方法和技术，旨在帮助读者更好地理解和应对实际应用中的相关挑战。
     
  • 数据挖掘：概念与技术（第二版）(第一部分)...
    优质
    《数据挖掘：概念与技术》第二版的第一部分，为读者介绍了数据挖掘的基本概念、技术及方法论，适合初学者和专业人士阅读。 《JiaWei Han 编写的这本书在2006年出版了第二版，与第一版相比有了很大的不同，新增了许多新算法。》
     
  • 数据挖掘导论（第2版）第一章：绪论.pptx
    优质
    《数据挖掘导论（第2版）》第一章“绪论”介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程及其在不同领域的应用，并概述了本书的主要内容和学习路径。 《数据挖掘导论（第二版）》第1章是绪论部分。该章节主要介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程以及在各个领域的应用情况，并概述了本书的主要内容结构，为读者后续深入学习打下基础。
     
  • 数据挖掘论文精选集-242篇（第一部分）
    优质
    本书为《数据挖掘论文精选集》的第一部分，汇集了242篇高质量的数据挖掘相关研究论文，内容涵盖机器学习、数据库系统及人工智能等多个领域，旨在为科研人员和学生提供全面的知识参考与创新灵感。 基于属性的粗集理论在数据挖掘中的应用研究。 用户访问模式的数据挖掘模型与算法探讨。 电信网络告警数据库内的数据探索技术分析。 用SQL Server2000建立数据挖掘解决方案的方法论。 利用混沌神经网络解决最优化问题的应用探究。 结合粗糙集理论和扩张矩阵理论进行数据分析的新方法开发。 电子商务环境中应用数据挖掘技术的研究进展。 对当前主流的数据挖掘算法进行全面评估与比较研究。 在空间信息科学领域内，关于空间数据探索的技术与策略探讨。 用于建模、优化及故障诊断的新型数据探索手段分析。 神经网络分类器特征选择和提升效率的方法论探究。 格子机模型应用于大规模数据分析中的创新方法。 对现有粗集技术MIE-RS进行设计并实现改进方案研究。 以上内容涵盖了从基础理论到应用实践，涉及多个领域的具体案例。每项工作都旨在通过数据挖掘这一强大的工具来解决特定行业或领域内的问题和挑战，并为未来的研究提供了新的视角和发展方向。