搜索资源列表
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。
DataBase
- 一款ADO处理数据库的软件,例子处理数据库在源码内,对数据处理后对数据进行树状分类,点击后可以在右边看到数据库信息,是某个项目的一部分
AspWeb_Ver_0.3.3
- 在线图书系统 Ver 0.3.3 说明： 修正一些小Bug 在线图书系统 Ver 0.3.2 说明： 修正一些小Bug,对删除分类和删除用户，只给admin权限，添加修改用户和用户密码的功能，添加修改图书数据的功能。 在线图书系统 Ver 0.3.1 说明： 那个程序我把他更新了一下，数据库有点变化，你要把原来的wwwroot目录下面的文件全部删除，然后把新的版本解压出来覆盖。 在线图书系
basejj
- 数据的快速上传，分类操作，明确利弊。省去很多编写过程-base upload
chengxu
- 数据挖掘分类算法基于C或C++语言的，基本的分类方法程序代码-data ming Data mining classification algorithm
datadining
- 数据挖掘的基本内容--有分类，聚类，预测等，还有算法介绍-Elements of data mining- a classification, clustering and prediction, as well as algorithms introduced
SQL2008
- SQL2008函数超详细版本 信息管理与应用是计算机应用的一个重要领域。信息处理的主要目标是实现对大量数据的快速分类、加工、存储、检索和维护。随着计算机技术的不断发展，数据库管理技术也在不断地发展。-SQL2008函数超详细版本Ultra detailed version of SQL2008 function
ReadExcleData
- 通过读取Excel工作薄中的数据，导入到ＳＱＬ数据库中，在数据库中，对输入关键词进行统计分类-By reading the data in the Excel workbook, imported into the SQL database, in the database, enter keywords for statistical classification
c_mean
- c_mean是一种重要的模式识别聚类算法，不需要进行样本训练，对于团状数据，分类效果理想-c_mean is an important pattern recognition clustering algorithm, the sample does not require training data for groups like the ideal classification.
sensor
- 感知器算法是一种非监督的代数界面分类方法，算法结构简单，但对于团状数据，分类效果理想。-Algebraic classification sensor interface is an unsupervised algorithm, the algorithm is simple in structure, but for groups like the data, the ideal classification.
transform
- VB利用transform分析数据，图书销售交叉表查询，按不同的分类显示数据，vb与网格显示控件的使用例子。-VB use transform analysis of data, book sales crosstab query, display data according to different categories, vb display examples of the use of the grid control.
sniffer
- 读取sniffer数据库，读取MDB 中的数据，并在下方显示 sniffer 软件分析后的二进制数据，将数据具体信息在其下方进行分类展示。-Read sniffer , read the data in the MDB and display binary data after sniffer software analysis below, the specific information in the data below shows the classification.
Data-
- SOM神经网络的数据分类 柴油机故障诊断-Data classification SOM neural network- Engine Fault Diagnosis
Adaboost
- Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。(Adaboost is an iterative algorithm, and its core idea is different for the same training set training classifier (weak classifier), then put these weak classifier together
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)