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DETRIN is a C++ library of classification algorithms and other utilities in the field of data mining. We will use standard ISO C++ programming language to develop our project. The goal of DETRIN is to facilitate researchers in the related fields.
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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，推荐系统，堆叠降噪自编码器，逻辑回归(Data mining, recommender systems, stack noise reduction, self coder, logic regression)
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对NBA球员的大数据进行分析，含代码和结果图(Analyze the big data for NBA players, including code and result diagrams)
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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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Geolife GPS 轨迹数据集–用户指南
这一 GPS 轨迹数据集是在 (微软研究亚洲) Geolife 项目中收集的, 178 用户在四年 (2007年4月至 2011年10月) 期间。该数据集的 GPS 轨迹由一个时间戳点序列表示, 每一个都包含纬度、经度和高度信息。该数据集包含17621个轨迹, 总距离为1251654公里, 总持续时间为48203小时。该轨迹数据集可以应用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置推荐等多个研究领域。(Geolife GPS t
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