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遗传算法的文章
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GAUSS分布导引，PDF格式 对学习数据挖掘、机器学习、人工神经网络很有帮助-CLASS distribution guidance, in PDF format for learning data mining, machine learning, artificial neural network helpful
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唐启义教授的DPS7.0版，是国内第一个数据挖掘或数据分析应用软件，内有统计分析、层次分析法、模糊综合评价、神经网络等多个领域，内有一个解密文件。,Professor Tang Qiyi the DPS7.0 version is the first data mining or data analysis applications, there is statistical analysis, analytic hierarchy process, fuzzy comprehensive ev
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Application of Neural Networks in Financial Data Mining
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神经网络在数据挖掘领域中的应用-Neural network in the field of data mining applications
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数据挖掘相关算法集合，有聚类、神经网络、遗传算法等的代码实现-Data mining correlation algorithm collection has clustering, neural networks, genetic algorithms, such as the code implementation
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一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法,
决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
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本文介绍了一个用java语言编写的用于分析消费行为的数据挖掘应用软件，并对于所应用的算法进了分析和解释。此软件具有客户消费等级分类，客户消费模式记
录，客户消费行为判断，异常消费警告等主要功能。该软件适用于银行业的决策者和网络购物的平台
-【Abstract】This review presents the course of developing software of Customer Behavior Analysis System with JAVA programming la
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有关神经网络方面的源程序算法，应用到数据挖掘中-The neural network of the source algorithm, applied to data mining
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hallenge to the use of supervised neural networks in data mining applications
is to get explicit knowledge from these models. For this purpose, a clustering genetic algorithm
for rule extraction from artiÞ cial neural networks is developed. T
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数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
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模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。
-Although fuzzy clustering to cluster the data mining, but the characteristics of the network intrusion data more dimensions, different invasion was l
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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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实现的是数据挖掘中的神经网络的算法，实现的较简单，实现的是反馈神经网络，不是用的matlab工具箱-Implementation of data mining neural network algorithm to achieve the relatively simple to achieve the feedback neural network, not by the matlab toolbox
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数据挖掘中一种非常常用的算法，神经网络算法源程序-A very commonly used data mining algorithm, neural network algorithm source code
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BP神经网络的C#实现 并将BP 用于数据挖掘的分类上-BP neural network and BP C# implementation of the classification for data mining
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分类是数据挖掘 、机器学习 和模式识别 中一个重要的研究领域。分类的目的是学会一个分类模型 (称作分类器)，该模型能把未知类别的数据项映射到给定类别中。目前发展较成熟的几种分类算法 如决策树、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等。分类具有广泛的应用，例如医学诊断、信用卡系统的信用分级、图像模式识别等。本毕业设计通过使用鸢尾属植物(IRIS)数据集，对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。-Classificatio
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数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
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数据挖掘多个算法及数据，包括关联规则，基本分析、聚类分析、决策树、神经网络、统计方法等-Data mining algorithms and data, including association rules, fundamental analysis, cluster analysis, decision trees, neural networks, statistical methods
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常用的一些数据挖掘算法，包括Apriori,SVM,神经网络，遗传算法，K-means。-some commonly used data-mining algorithms,including Apriori,SVM,Neural Network，Genetic algorithm，K-means
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