数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数
随机森林特征重要行评估：指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。随机森林就是由多棵CART （Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的 训练集中有放回采样出
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基谢谢！基于大数据平台数据挖掘的研究与应 用56、死去何所道，托体同山阿。
2 移动端钉钉智能移动办公平台界面）结果准确性更高，并且处理时间更短较为重要的作用，像上文提到的举措中的多媒体数据就算其然而，数据挖掘技术与其他系统的综合运用是目前并未实现的难题，需要进行专业人员的培训难的历程从而实现。在今天这样一个高速发
数据挖掘技术的研究现状及发展方向摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研
文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本
（5）离散值特征分析（6）T检验 （7）卡方检验机器学习运用机器学习中的回归方法 根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归 模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合， 则根据自变量作进一步预测。 （1）线性回归 （2）GBD
数据挖掘开发及应用研究摘要：数据挖掘在当今的数字时代、网络时代以及大数据时代发展尤为迅猛，属于多学科、多领域的交叉学科，它在较短的时间内取得了令人瞩目的研究成果，并在社会的各个领域获得应用，表现了出巨大的优势和潜能。本文对数据挖掘的过程和数
数据挖掘中数据探索方法及应用 摘要：随着科技的快速发展，大数据时代已经来临。面对大量的数据，为了从中提取到有用的信息，数据挖掘技术就应运而生。本文所要研究的数据探索，是数据挖掘过程中的重要组成部分，它既是数据预处理的前提，更是结论有效性的基
基于大数据平台Байду номын сангаас数据挖掘 的研究与应用31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑
