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  • 数据库入门解决方法
    数据库入门本人刚上研究生,学的数据库方向,想向大家请教下啊。 1.数据库入门书籍那些比较好? 2.数据库的经典书籍有哪些? 3.自己该如何动手实践操作呢,没有具体的项目作依撑。 4.现在有必要考OCA或者OCP 吗?,《数据库系统概论(第四版
    网友分享于:2015-11-16 23:27:31
  • 关于数据挖掘中“多重共线性”的确定步骤(有图有真相)
    关于数据挖掘中“多重共线性”的确定方法(有图有真相)回归分析是数据挖掘中最基本的方法,其中基于普通最小二乘法的多元线性回归要求模型中的特征数据不能存在有多重共线性,否则模型的可信度将大打折扣。但是就是技术而言,如何确定模型中的各各特征之间是否有多重共线性呢?先来看一组数
    网友分享于:2015-11-14 01:06:00
  • 小弟我也想了解数据挖掘
    我也想了解数据挖掘我也想了解数据挖掘 机器学习和数据挖掘这一行业确实很吸引人,我也正在努力学习这一方面的知识,希望可以作为我今后的工作方向。本人就读于一所普通211大学,老实讲,这一方面的知识就别指望学校里的老师给我们讲了,想想有点挂钩的就属大一的概率论了吧
    网友分享于:2015-11-13 00:41:04
  • 保险行业BI表格实例技术架构与数据仓库解析
    保险行业BI报表实例技术架构与数据仓库解析应用企业:XX国寿技术架构示意图数据仓库主题分类数据仓库设计:多维数据集单证主题数据立方体       包含日期,单证类型,机构,操作人员,等
    网友分享于:2015-11-08 22:52:22
  • 机器学习跟数据挖掘推荐书单
    机器学习和数据挖掘推荐书单机器学习和数据挖掘推荐书单   有了这些书,再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来,认真学,揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧! 《机器学习实战》:本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监
    网友分享于:2015-10-29 22:23:17
  • 数据挖掘的正常步骤
    数据挖掘的一般步骤     最近由于做游戏玩家流失预测的分析,数据挖掘刚入门,梳理一下。     一般步骤为: 确定预测目标。 统计数据特征,如平均值、分布、随着时间变化等等。 根据数据特征进行数据预处理:数据清洗、数据缺失值处理、数据变换、特征构造、特征归约、特征选择等
    网友分享于:2015-10-28 21:21:20
  • 数据仓库课题(15)-数据仓库建设基本原则-实践篇(求补充)
    数据仓库专题(15)-数据仓库建设基本原则-实践篇(求补充) 数据仓库建设原则第一条:一切为就绪数据让路;数据仓库建设原则第一条:业务分析和数据分析深浅有度;数据仓库建设原则第二条:业务分析和数据分析深浅有度;数据仓库建设原则第三条:数据价值挖掘切莫求之过急
    网友分享于:2015-10-27 23:59:53
  • 日期维表的创造,事实表中有多个日期
    日期维表的创建,事实表中有多个日期事实表中有多个日期,这个事实表的类型是事务粒度级,对这几个日期是要建几个日期维表吗,还是都关联一个日期维表就行,日期维度表一个就够,一个日期表,多整几个视图来处理,如果维度表每个日期的都不一样,或者是递增的 就需要
    网友分享于:2015-10-16 16:11:56
  • (数据挖掘-入门-五)基于内容的协同过滤与分类
    (数据挖掘-入门-5)基于内容的协同过滤与分类1、动机 2、基于内容的分类器 3、python实现   一、动机 在前面的文章中介绍了基于用户和基于物品的协同过滤推荐方法,其实无论是基于用户还是基于物品,都是通过群体效应来进行推荐,因为衡量相似度的向量都是基于一定群体用户的评分,所以推荐出来的物
    网友分享于:2015-10-06 02:23:14
  • 数据挖掘入门算法拾掇
    数据挖掘入门算法整理     最近正打算学习一些数据挖掘方面的知识,开始看了一些相关博文,但是太过零碎,一直对此没有一个较为系统的认识。周末在图书馆闲逛,偶然看见《大话数据挖掘》一书,发现讲的比较有条理,还蛮适合入门的,因此就读了两章,作此笔记。本文只是介绍
    网友分享于:2015-09-22 10:21:57
  • 关于OLTP跟OLAP的疑问
    关于OLTP和OLAP的疑问网上的OLTP和OLAP资料很多,我也了解他们的内容和用途,但是对于实际的应用,还是无法结合,有几点疑问,恳请大家解惑 1、我们平常设计数据库时,基本都是OLTP类型,而如果需要大数据量的查询,才考虑加入OLAP,是吗? 2、如果目前有OLTP,现在需要加入OLAP,那么O
    网友分享于:2015-09-13 21:18:41
  • [数据挖掘与处置]微型自动数据处理系统构造
    [数据挖掘与处理]微型自动数据处理系统构造                  MADP(微型自动数据处理)系统
    网友分享于:2015-09-09 21:21:12
  • 二零一五年机器学习/数据挖掘面试总结
    2015年机器学习/数据挖掘面试总结                  
    网友分享于:2015-09-07 11:18:10
  • 常见的机器学习与数据挖掘知识点之常见遍布
    常见的机器学习与数据挖掘知识点之常见分布常见的机器学习与数据挖掘知识点之常见分布 Common Distribution(常见分布): Discrete Distribution(离散型分布): 0-1 Distribution(0-1分布) 定义:若随机
    网友分享于:2015-08-29 21:47:18
  • 浅谈数据挖掘中的关联规则开掘
    浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘数据挖掘是指以某种方式分析数据源,从中发现一些潜在的有用的信息,所以数据挖掘又称作知识发现,而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题,顾名思义,它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子,比如通过调查商场里顾客买的东西发现,30%的顾客
    网友分享于:2015-08-23 17:57:06
  • 使用excel开展数据挖掘(8)- 购物篮分析
    使用excel进行数据挖掘(8)---- 购物篮分析 在配置环境后,可以使用excel进行数据挖掘。 环境配置问题可参阅: http://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/46445435 样例&nbs
    网友分享于:2015-08-17 20:30:32
  • 使用excel进展数据挖掘(7)- 从示例填充数据
    使用excel进行数据挖掘(7)---- 从示例填充数据 在配置环境后,可以使用excel进行数据挖掘。 环境配置问题可参阅: http://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/46445435 样例 DMAddins_Sample
    网友分享于:2015-08-08 21:56:11
  • 数据挖掘十大经典算法之K最比邻算法
    数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的,先介绍基于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例,很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述;但与此不同,基于实例的学习方法只是简单地把
    网友分享于:2015-08-06 20:14:15
  • 数据仓库的架构主要有星型跟雪花型两种方式
    数据仓库的架构主要有星型和雪花型两种方式 http://www.xuebuyuan.com/1642262.htmlhttp://blog.csdn.net/nisjlvhudy/article/details/7889422当所有维表都直接连接到
    网友分享于:2015-08-01 13:39:16
  • KNIMI数据挖掘建模与分析系列_004_利用KNIMI干客户流失预测
    KNIMI数据挖掘建模与分析系列_004_利用KNIMI做客户流失预测利用KNIMI做客户流失预测老帅 20150801http://blog.csdn.net/shuaihj一、测试数据中国移动客服数据需要测试数据,请留下邮箱 二
    网友分享于:2015-08-01 13:39:16
那些争议最大的编程观点
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那些性感的让人尖叫的程序员
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