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DMES
- 支持基于可识别性的经验建模和数据挖掘。它由许多用于通用机器学习和粗糙集理论的例程组成-Support based on the experience of identification in the modeling and data mining. It is used by many general-purpose machine learning and routine composition of rough set theory
MATLAB2
- 数据资料是数学模型与实际问题接轨的重要途径和手段，有时还可以直接从数据资料中发现规 律组建模型。数据分析和处理是统计学研究的主要内容，也是计算数学的工作领域，近年来随 着计算机科学的发展，对“海量”数据的分析形成了一门新的交叉学科“数据挖掘”。这一章仅 介绍用统计学的最小二乘法构造拟合数据模型，以及用计算数学的函数插值方法处理数据解决 实际问题。-Is a mathematical model of data integration an important practical
sf1847
- 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
Supply_Chain_Management
- 供应链管理实用建模方法及数据挖掘 本书包括：经济全球化及企业竞争优势、供应链管理理论、供应链本流及其定量分析方法、提高供应链管理的运作绩效等内容。 简明目录： 1.经济全球化及企业竞争优势/2.供应链管理理论/3.供应链成本流及其定量分析方法/4.提高供应链管理的运作绩效/5.几种数据驱动型建模方法/6.产品供应链中的数据挖掘技术/7.供应链契约//参考文献-Supply Chain Management Modeling and Data Mining practical
数据挖掘算法代码
- 包含多种算法，各种建模方法，是学习数据挖掘的好资料。
FCMClust
- 模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富-Unsupervised fuzzy clustering analysis as the main machine learning techniques is the use of fuzzy t
ems
- 建模优化与评价的理论基础学习，用于统计分析和数据挖掘-Based learning theory and modeling optimization and uation for statistical analysis and data mining
Maltab
- 文件里面是数据挖掘中各种经典算法的MATLAB的源代码，尤其适合不只懂原理不会写代码的人进行数据建模- The document is a variety of data mining algorithms in the classic MATLAB source code, especially for people who do not understand the principle of not only the code to write data modeling
RCARE6
- 一款很不错的函数作图工具,可以依照不同需求做出函数图象．特别适用于数学建模作图需要()
64287940
- 包含了数学建模中的常用模型 并对其做了简要的介绍()
490353
- 基于APDL语言的弹簧有限元参数化建模与应力分析()
2123457
- 这是一个高速多维插值算法,当我们建模以后,原始的算法可能极为复杂和低速,在现有的计算条件下要得到最终的结果甚至要让我们()
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- 05年全国大学生数学建模大赛a题长江水质预测代码()
nerminalformat
- 包含了数学建模中的常用模型 并对其做了简要的介绍()
TensorFlow股票预测
- 利用TensorFlow和股票历史数据，进行数据挖掘，深度学习建模，实现对股票未来走势的预测(Using TensorFlow and stock historical data, data mining and deep learning modeling are used to predict the future trend of stocks.)
Matlab数据分析与挖掘实战-最新完整版
- 这是一本以实践为导向的 MATLAB 数据挖掘实战指南，以真实案例为主线，不仅深入浅出地讲解了数据挖掘建模过程中的各个环节和各项技术（如数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等），而且还为电力、航空、医疗等 10 余个行业的数据挖掘提供了方法指导和解决方案。此外，本书还深入讲解了数据挖掘的二次开发等内容。(MATLAB data analysis)
Python数据分析与挖掘实战
- 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。(There are 15 chapters in this book, which are divided into two parts: the basic c