目录网盘文件永久链接 1.1 数据挖掘概述 1.1.1 数据挖掘典型的应用场景 1.1.2 数据挖掘概述 1.2 数据挖掘基本流程 1.2.1 数据挖掘模式分类 1.2.2 数据挖掘流程 1.3 数据挖掘开发 1.3.1 数据、属性和度量 1.3.2 数据挖掘开发工具 2.1 行列式及矩阵 2.1.1 行列式 2.1.2 矩阵及其变换 2.2 特征值及奇异值 2.2.1 特征值分解 2.2.2 奇异值分解 2.3 随机事件 2.3.1 随机事件及其概率 2.3.2 离散型随机变量及其分布 2.3.3 连续型随机变量及其分布 2.4 条件概率 2.4.1 随机向量及其分布 2.4.2 条件概率-贝叶斯公式 2.4.3 随机变量的数字特征 2.5 假设检验 2.5.1 大数定律与中心极限定理 2.5.2 样本与抽样分布 2.5.3 参数估计与假设检验 2.6 模型分析 2.6.1 方差分析和回归分析 2.6.2 信息熵与基尼系数 2.7.1 最优化问题 2.7.2 梯度下降法 2.7.3 约束最优化 3.1 Python概述 3.2 基本数据类型 3.2.1 Python基础.....
2022-05-02 14:04:04 331B HCIE BigData DataMining
How to get started with process mining翻译
2022-05-02 10:04:16 672KB 综合资源
1
HCIE-Big_Data-Data_Mining_V2.0_培训教材.zip
2022-04-30 09:05:17 29.41MB 源码软件 HCIE Big_Data Data_Mining
Process Mining: Overview and Opportunities文章翻译
2022-04-28 14:04:35 977KB 流程挖掘
1
文字挖掘 此代码可用于为文档分配关键字,并从文档数据库中查找单词之间的关联规则。 此外,只需稍加修改,就可以使用搜索关键字创建文档建议系统。 入门 克隆此存储库 执行textMining.py 系统将要求您提供支持和信心。 输入那些,您将获得关联规则作为输出。 就是这样。 做得好! 先决条件 需要在计算机上安装python 3.6。 运行测试 编写代码的方式是,当您执行TextMining.py时,它将检查名为documentDatabase的文件夹并读取其中的所有.txt文件。 每个文本文件都充当一个单独的文档。 由于代码的输入应该是文档数据库,因此我们在documentDatabase文件夹中有多个文档。 读取所有文档,然后通过删除停用词来对其进行清洁。 使用词干进一步清除单词。 停用词列表可以在listOfStopWords.txt中找到 Example of stemmin
2022-04-14 18:09:34 37KB python text-mining tf-idf data-mining-algorithms
1
SAS下载及安装指南,可劲薅。。。SAS engages industry analysts for their recommendations on our software, messaging and other market and competitive information. Analyst firms offer advice and research, through their publications, events and consulting projects, to companies that are evaluating technology purchases.
2022-04-03 14:11:02 978KB data mining statistics data
1
Jx-WFST:包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家:共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化(PSO),那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化(DE),那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat :特征向量矩阵(实例x特征) label :标签矩阵(实例x 1) opts : 参数设置 N :解决方案的数量/人口规模(对于所有方法) T :最大迭代次数(对于所有方法) k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的
1
TradingView图表数据提取器 影片教学 如何进行屏幕录制: : 上面教程中的结果文件: : 发布图表之前,请确保缩放/平移,以便在TradingView上可以看到所需的最早日期。 指标太多或时间分辨率太低都会增加数据点,并可能使空闲服务器超载。 为避免这种情况,请在本地计算机上托管/运行脚本,或者使用较少的指示符多次抓取脚本,然后手动组合CSV。 用法 只需将在TradingView上发布的图表/想法的URL添加到下面的链接。 这不是证券图表的URL,而是用户发布的图表的URL: : url 即对于此图表: : 您将使用: : : 安装 pip3 ins
1
Book-SocialMediaMiningPython, 书"Mastering Social Media Mining with Python"的配套代码 master python使用 python 插件( July )的掌握社会媒体挖掘的代码库 在 Packt出版社出版电子书和平装书( 发布商)电子书和平装本在 Amazon.com 和亚马逊。作者博客 在书上看到一眼鸟眼在
2022-03-14 20:44:20 5.09MB 开源
1