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数据挖掘有哪些概念
2020中级经济师经济基础备考知识点:
数据挖掘
答:
数据挖掘 数据挖掘的相关概念如下:
1.含义: 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程
。包含以下几层含义:(1)数据源必须是真实的、大量的、有噪声的。(2)发现的是用户感兴趣的知识。(3)发现的知识是可接受的、可理解、...
数据挖掘
与数据分析的区别是
什么
?
答:
数据挖掘是指从大量的数据中,
通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程
。数据挖掘主要侧重解决四类问题:
分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性
,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总...
数据挖掘
的入门
概念
答:
数据挖掘的入门概念 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining,简称DM),
是指从大量的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程
。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“,这两个术语在本质上的区别不大,如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍,书中大部分内...
数据挖掘
的
概念
是
什么
?
答:
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程
。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘
的
概念
?
答:
数据挖掘( Data Mining,简称DM),
简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识
,数据挖掘概念的定义描述有若干版本,以下给出一个被普遍采用的定义描述:数据挖掘,
又称为数据库中知识发现
(Knowledge Discovery from Database,简称KDD),它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的...
数据挖掘概念
综述
答:
2.2数据挖掘的概念 从1989年到现在,KDD的定义随着人们研究的不断深入也在不断完善,目前比较公认的定义是Fayyad 等给出的:KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解模式的高级处理过程。从定义可以看出,数据挖掘(DataMining)
就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中
,提取隐含...
什么
叫
数据挖掘
?
答:
数据挖掘(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的
、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲,数据挖掘可以...
什么
是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的
、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲,数据挖掘可以...
什么
是
数据挖掘
?
概念
是什么?
答:
数据挖掘
的技术,可粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据...
数据挖掘
的
概念
答:
数据挖掘
(Data Mining)是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术,能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性,并用于决策支持、过程控制和预测分析。数据挖掘通常采用人工智能、统计学、机器学习等领域的技术和方法,从大型数据库中提取隐含在其中的有用信息,并以易于理解的方式...
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