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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
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
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)
