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搜索资源 - data mining and optimization
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本代码实现了数据挖掘中的一个经典算法Aprioris 。在此算法中，通过对平凡集的优化使其更加的完备也更加的有效。-The code to achieve the data mining algorithm in a classical Aprioris. In this algorithm, through an extraordinary set of optimization to make it more complete and more effective.
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Short descr iption: GUI Ant-Miner is a tool for extracting classification rules from data. It is an updated version of a data mining algorithm called Ant-Miner (Ant Colony-based Data Miner), which was proposed in 2002 by Parpinelli, Lopes and Freitas
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Myra is a cross-platform Ant Colony Optimization framework written in Java. It provides a specialised data mining layer to support the application of ACO to classification problems, including the implementation of Ant-Miner and cAnt-Miner algorithms.
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介绍蚁群算法的原理及其特点,总结近年来蚁群算法在组合优化、数据挖掘等领域的应用进展,对比国内外
的研究状况提出了自己的观点-Introduced the principle of ant colony algorithm and its characteristics, sum up in recent years, ant colony algorithm in combinatorial optimization, data mining application areas such a
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A distributed PSOSVM hybrid system with feature selection and parameter optimization
-Abstract
This study proposed a novel PSO–SVM model that hybridized the particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) to
improve the clas
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决策是管理的核心，是提出问题并解决问题的过程。诊断是提出问题的钥
匙，是解决问题的前提。《营销数据挖掘》通过对营销信息的加工、分析、诊
断，明晰出企业营销的问题和工作重点，为管理层实施决策提供了前期保证。
该软件具有数据采集、集成加工、营销分析、营销预测、辅助决策、市场
诊断、进存优化等诸多功能。它借助两年以上的营销信息，辅助企业准确、精
细且高效地实施营销决策。使企业始终保持旺盛的生命力和效益的稳定增长。-Decision-making is the core of man
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1 分布式数据库系统概述
2 分布式数据库系统的设计
3 分布式数据库中的查询处理和优化
4 分布式数据库中的事务管理和恢复
5 分布式数据库中的并发控制
6 分布式数据库中的可靠性
7 分布式数据库的安全性与目录管理
8 分布式数据库与客户机/服务器模式
9 分布式数据库与WWW数据库和移动数据库
10 分布式数据库系统的发展趋势
11 数据仓库和数据挖掘-An overview of distributed database systems distr
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给出了linux集群系统的设计与实现，对并行程序设计中的消息传递机制给出了详细的说明，针对不同并行计算模型，研究了了并行程序设计的方法，结合数据挖掘技术等，给出并行计算平台的构建方法，并且对并行计算技术在化工过程与优化中的应用有很多优秀的观点。资料内容很丰富，对于研究并行技术的朋友有很大帮助。-Given Linux cluster system design and implementation of parallel programming, the message transfer mec
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This book offers students and AI programmers a new perspective on the study of artificial intelligence concepts. The essential topics and theory of AI are presented, but it also includes practical information on data input & reduction as well as data
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有数值计算中常用的Visual Fortran子过程近200个，内容包括：解线性代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、傅里叶变换谱方法、数据的统计描述、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组，每一个子程序都包括功能、方法、使用说明、子程序和例子五部分。本书的所有子过程都在Visual Fortran 5.0版本上进行过验证，程序都能正确运行。同时配书发行光盘，包括所有子过程、验证过程及所有验
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《集体智慧编程》(programming collective intelligence building smart web 2.0 applications)以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数
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探讨数据挖掘在火电厂优化运行中的研究与应用-Explore data mining in power plant operation optimization Research and Application
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hadoop下大数据挖掘,基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限，并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。-Under hadoop big data mining, Hadoop and Hive based on open source software to build, not to break the linear expansion, poor controllability limitations of tr
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经典Apriori算法的优化，并在商场消费者消费数据集上进行测试，挖掘频繁模式-Optimization of classical Apriori algorithm, and tested in store consumer data sets, frequent pattern mining
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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
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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algorithm and model selection (and combination)
DM workflow ranking
DM workflow meta-mining and optimization
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[原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载
作者: 陆振波
毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士
精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据
擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenCV，并行计算，图像处理，智能视觉，卷积神经网络，人脸检测，行
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私以为，如果是面向企业应用软件的码农如ERP、OA等产品的程序员，能更快的熟悉业务流程，积累业务背景，更好的熟悉与客户的交流沟通，将迅速拉开和其他程序员的差距。如果是面向互联网、电子商务等，能对技术有更深入的研究、对于并发性能、DAO效率、SQL优化、数据库性能优化方面有一些造诣的话，能很快拉开与其他程序(Private thought, if the code for enterprise application software such as ERP, OA and other produ
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分类器的性能比较与调优:
使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。
使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。
本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers:
We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the dat
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