搜索资源列表
rosetta-1[1].0.1.zip
- ROSETTA C++库是一个C++类库和例程集合，支持基于可识别性的经验建模和数据挖掘。它由许多用于通用机器学习和粗糙集理论的例程组成。
dataminer_c++
- 用于数据挖掘，根据日志文件的格式把web日志导入到数据库中，-for data mining, according to the log file format on the web log into the database,
DMBench
- 简易数据挖掘工具，集成支持向量机、聚类等常见算法-simple data mining tools, integrated support vector machine, such as common clustering algorithm
dataGen
- 该程序用于生成频繁项目集,用于数据挖掘实验.-the procedures used to generate frequent item sets for the experimental data mining.
DMSample
- sql2005最新的运用，数据挖掘。基于vs analysis services2005的数据挖掘实例说明，如果你正学习微软BI2005的数据挖掘技术，这个将给你很大的帮助！
DataMining
- SQL2005 数据挖掘平台培训,培训讲师: 赵亚军、王如涛—北京迈思奇科技有限公司
fpgrowth
- 数据挖掘中的FP-growth算法,很好的代码，可以挖掘数据库中的关联规则，很有效哦！
eclat
- 数据挖掘中的eclat算法,很好的代码，可以挖掘数据库中的关联规则，很有效哦！
bayes
- 数据挖掘中的bayes算法,很好的代码，可以挖掘数据库中的bayes规则，很有效哦！
relim
- 数据挖掘中的relim算法,很好的代码，可以挖掘数据库中的关联规则，很有效哦！
oracle
- oracle的数据挖掘资料，介绍了有关oracle用于数据挖掘的相关知识
CRISPDM
- 数据挖掘人员的 参考资料 开阔视野，巩固基础，增长才干
cure
- 介绍一种非常有效的对大数据库的数据挖掘算法-数据聚类
391(1)
- 提出了一种新的基于规则的异常检测模型.把系统调用按照功能和危险程度进行了分类,该模型只是针对每类中关键调用(即危险级别为1的系统调用).在学习过程中,动态地处理每个关键调用,而不是对静态的数据进行数据挖掘或统计,从而可以实现增量学习.同时通过预定义,精炼规则,有效地减少了规则数据库中的规则数目,缩减了检测过程中规则的匹配时间.
c45
- 该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用c45理论，通过对训练数据的分析判断，计算出各个数据的其它对目标属性的重要程度，即计算出每个其它数据的信息增益值来将训练数据逐步分类，最后得出目标分类，从而实现决策树的生成过程。最后即可利用此决策树来对新的数据进行测试，判断其目标属性的可能值。
Data_Mining_SQL_2008
- 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
Discover
- 一个相对很完善的数据挖掘系统（少部分功能欠缺），不仅包括了按类Association（内含Apriori，C4.5，GrowTree）,Classification(ID3),Cluster划分常用的算法及个人优化后的算法。同时包含了多种数据源（MS Access，Excel，SQL Server，TEXT）的界面直接连接方式。界面方面更像一个专业的系统，采用了类VC浮动多框架界面，也可以作为界面编程的参考。这个工程的分数和其他小工具的分数一样，感觉亏大了:)-A relatively well
MainWeka
- 数据挖掘开源算法最经典的weka算法源码，导入Eclipse就可以打开，包含了几十个经典的数据挖掘算法。-Open source data mining algorithm is the most classical algorithm weka source code into Eclipse, you can open, contains dozens of classic data mining algorithms.
第9章 聚类分析
- 大数据挖掘，主要包括：数据的分类与聚类分析、智能算法、(Classification and cluster analysis of data)
海量数据挖掘recomends.rar
- 海量数据挖掘recomends.rar