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datamining_conceptsandtechniques
- 数据挖掘概念与技术英文版最经典的数据挖掘教程-data mining concepts and technologies English classic Data Mining Directory
2333data-mining-Java_implement
- 这是一个由java实现的数据挖掘，以前收集。里面有英文技术文档
399 基于聚类分析的属性数据挖掘技术
- 数据库中的数据都有各种属性，目前算法很少涉及这部分，这是一个关于属性的聚类算法。-the data in the database have different attributes, the current algorithm is rarely associated with this part, it is an attribute of the clustering algorithm.
dataminingpracticalmachinelearningalgorithom
- 数据挖掘：实用机器学习技术-书中源码java实现-the java source code about a book "data mining:practical machine learning algorithom"
weka-manual
- 数据挖掘实用机器学习技术。其中除了介绍了数据挖掘中常用的技术，还介绍了数据挖掘工具weka的使用。-Data Mining Practical Machine Learning techniques. Apart from the one commonly used data mining techniques, data mining tools also introduced the use of weka.
GradeDM
- 基于数据挖掘算法的成绩分析系统 本系统运用J2EE技术架构，采用SSH + Ajax架构设计，选用B/S模式设计方案，使用MVC设计思想进行开发；同时采用SQL SERVER2000数据库管理系统对后台数据库进行管理-Application and Implementation of Data mining algorithms in the analysis of students’ Scores
data_dig
- 描述最新的数据挖掘技术以及数据挖掘技术的应用-The data mining technology and its application
fp-grow
- fp增长算法，数据挖掘技术，java版实现,关联规则算法-fp tree growth algorithm, data mining, java version to achieve the association rules algorithm
weka-3-6
- weka是用java编写的开源数据挖掘平台，与《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》一书配套，特别适合于数据挖掘初学者-weka is an open source data mining plateform, which assort with the book named Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques, it is particularly suitable for abecedarian in data
RmiJdbc
- 数据挖掘概念与技术,数据库连接，weka 编译。-datmining concept and technology
src
- 基于将数据挖掘与并行技术结合,学习数据挖掘中关联规则算法，用java编写出最高效的apriori改进算法，用ubuntu上的eclipse作为开发平台，通过在eclipse上安装hadoop插件的方法建立并行平台。-Based on the data mining combined with parallel technology, learning algorithms in data mining association rules, using Java to write out the
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
bookshop
- 本文以网上购书为例,对基于数据挖掘技术的个性化的网上购书系统进行了研究设计。网站主要实现了注册登录模块功能，书籍根据分类和书名搜索功能，查看书籍详细信息功能，利用关联规则，贝叶斯分类算法向用户推荐用户可能感兴趣或对用户有用的书的模块，加入购物车，购买模块。前面的功能只要是前台的显示，在服务器端，使用SQL server2005作为数据库，由后台逻辑控制模块把数据提交给合适的功能模块和算法模块，从而组合成一个完整的系统。在这个系统中，页面是使用JSP来动态生成的，后台使用的是Servlet控制整个
Id3
- web数据挖掘技术的决策树算法ID3的Java源代码。-web data mining technology ID3 decision tree algorithm Java source code. . . . . . .
system
- Java技术调用Weka中新开发的算法设计实现了一个基于上述特征选择和规则提取的在线数据挖掘分类系统，可实现数据的自动分类、数据规则提取以及数据预测等功能，满足用户通过Web实现在线规则提取、数据类别预测等数据挖掘需求。-depending on weka ，attribute selection classification
javaKNN
- java KNN 算法源码: 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策
netty-socketio-demo-master
- socketio-netty是socket.io的java实现。 实时Web，是一种技术趋势，将成为一种人们的默认技术选择，用以拉近和桌面应用的距离。 socket.io是一种数据实时推送、事件驱动模型的框架，支持事件订阅，简单易用。其价值目前看来，还未被完整的挖掘出来。 socket.io即提供了node.js服务器端（地址）又提供了客户端（地址）的整体解决方案，而socketio-netty则是基于JAVA服务器端，支持最新socket.io client最新版规范。对JA
knn
- 运用java 语言简单实现knn算法，邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一(Using java language simple implementation of KNN algorithm, neighbor algorithm, or K nearest neighbor (kNN, k-NearestNeighbor) classification algorithm is one of the simples
第00部分-Web技术历史
- 从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业...python数据分析与挖掘实战 源码 代码 配套资源 立即下载 上传者: ...(fsadasdassfafasfasdasdsafasfasdasdasdasfasdasdas)
RobotDoctor - 基于知识图谱的智能医疗诊断系统
- 信息科技经过 60 余年的发展，已经普及到社会生活的每一个角落。随着信息技术在国家治理、经济运行的方方面面的应用，大量的数据随之产生。而互联网技术的爆发式发展使得近年来产生的数据总量超过了人类以往产生的历史数据的总和，医疗行业的数据增长幅度尤为突出。 医疗大数据具有巨大的价值,尤其是在临床辅助诊疗和健康管理方面。医疗大数据已经上升到国家战略，同时也是全球学术界与产业界竞争的研究热点。如何利用这些医疗数据，挖掘数据的深层价值，是未来信息科技发展的趋势，也是医疗大数据技术产生的背景。(Afte