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这是《数据挖掘原理与应用—SQL Server 2008数据库》的随书SQL语句、源代码和Excel范例文件，基于DMX，代码主要包括对SQL Server 2008和Excel 2007中已经集成好的数据挖掘算法的应用， 如贝叶斯聚类、决策树、时序、聚类、序列聚类、关联规则、神经网络、逻辑回归、OLAP立方体的等算法，具有极高的使用价值。-This is the " Principles and Applications of data mining-SQL Server 2008 d
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时间序列数据挖掘分析。pdf-Analysis of time series data mining. pdf
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时序数据挖掘，对于学习自然语言处理的人非常有用-Time-series data mining, natural language processing for the study are very useful
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时序数据挖掘的经典论文，对于学习计算机方面的人很有帮助-Classic time-series data mining papers, computers for people to learn useful
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时序数据挖掘的经典论文，对于学习计算机方面的人很有帮助-Classic time-series data mining papers, computers for people to learn useful
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时序数据挖掘的经典论文，对于学习计算机方面的人很有帮助-Classic time-series data mining papers, computers for people to learn useful
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在时间序列分段线性表示 PLR 基础上 ,提出用相对点平均误差度量子序列过程状态变化程度 ,改
进过程数据 PLR模型分段算法 ,克服采用单一误差算法的模型失配问题 ,更加准确地反应过程状态的变化。-:Based on PLR piecewise linear representation of time series,RPAE relative point average error is pro2
posed to measure linear degree of process
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它是一种解决高维数据降维的方法程序，用于符号化表示，在研究时间序列数据挖掘方面具有广泛的应用。-It is a solution of high dimensional data dimensionality reduction methods and procedures used to symbolize that in the study of time series data mining has a wide range of applications.
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针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出
一种金融时间序列模式快速发现算法. 与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等
方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,
可以用于金融时间序列的分析与预测. 以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性-Financial time series analysis for rapid prediction of trend-oriented feat
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sqlserver 2005中数据挖掘技术的使用详解，分三部分，第一部分包括回归、时间序列、web日志分析和神经网络-sqlserver 2005 using data mining technology in the Detailed, divided into three parts, the first part, including regression, time series, web log analysis and neural networks
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在处理时间序列中海量数据的处理与挖掘算法，熵等的计算-In the time series of massive data processing and mining algorithms, entropy calculation
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Power quality time series data mining using S-transform and fuzzy
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数据挖掘
人工智能
时间序列预测模型
matlab学习-Data Mining
Artificial Intelligence
Time series forecasting model
matlab learning
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使用R语言进行股票数据时间序列分析，为《R and Data Mining》一书中Time Series一章的代码编写与分析-Using the R language to analyze stock time series data,R and Data Mining-Chapter Time Series code writing and analysis
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用于量化挖掘股票投资中，股票时间价格Tick序列数据的单位转换与数据清洗-Stock investment for quantifying mining, stock price time series data Tick unit conversion and data cleansing
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Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。(The birth of Dynamic Time Warping (DTW) has a certain history (Itakura, a Japanese scholar), and it
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本项目的具体问题是关于时间序列数据趋势预测。具体的应用场景是电子商务。现在要求您对118天到146天的每天100个关键产品进行销售量预测。(In this project, you are asked to study the general topic of time-series data mining, and specifically for time-series data trend prediction.)
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