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數據挖掘
數據挖掘 文章 進(jìn)入數據挖掘技術(shù)社區
數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習之間有什么區別？
- 機器學(xué)習，有時(shí)也稱(chēng)為計算智能，近年來(lái)已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò )、電子商務(wù)，甚至醫藥和醫療保健等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域，其目標是開(kāi)發(fā)學(xué)習計算技術(shù)以及構建能夠自動(dòng)獲取知識的系統?！ W(xué)習系統是一種計算機程序，它通過(guò)成功解決過(guò)去的問(wèn)題積累的經(jīng)驗做出決策。盡管應用時(shí)間不長(cháng)，但是有許多不同的學(xué)習算法，該領(lǐng)域是計算領(lǐng)域最熱門(mén)的領(lǐng)域之一，并且定期發(fā)布一些新的技術(shù)和算法?！ C器學(xué)習vs人工智能 許多人認為機器學(xué)習和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準確。人工
- 關(guān)鍵字： 數據挖掘 機器學(xué)習 深度學(xué)習
數據挖掘技術(shù)在中醫證候學(xué)中的應用
- 中醫證候的研究工作仍然存在一定的困難，證候的規范化和證候診斷的量化是中醫發(fā)展必須解決的問(wèn)題。數據挖掘技術(shù)是一種高效的數據分析手段，其在中醫領(lǐng)域的研究也逐步走向熱門(mén)。使用數據挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規則和分類(lèi)算法對早中期慢性腎衰竭的證候和癥狀進(jìn)行分析：首先對采集的癥狀和證候信息進(jìn)行數字特征化處理;然后對證候之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行研究，獲得了高支持度的四組證候組合;最后分類(lèi)和預測癥狀和證候之間的辯證關(guān)系，得到了癥狀的規則集，并計算出其中的重要癥狀。實(shí)驗證明，分類(lèi)結果對早中期慢性腎衰竭的癥狀與證候的辯證論治具有重要的臨床指
- 關(guān)鍵字： 數據挖掘 關(guān)聯(lián)規則 證候 201804
基于空間數據庫的數據挖掘技術(shù)
- 從空間數據庫發(fā)現知識的傳統途徑是通過(guò)專(zhuān)家系統、數據挖掘、空間分析等技術(shù)來(lái)實(shí)現的。但是在空間數據庫隱含知識的發(fā)現方面，只單獨依賴(lài)某一種技術(shù)，往往存在著(zhù)這樣或那樣的缺陷。
- 關(guān)鍵字： 空間數據庫 數據挖掘 Oracle8iSpatial
一個(gè)貫穿圖像處理與數據挖掘的永恒問(wèn)題
- 〇、序言 創(chuàng )新對于學(xué)術(shù)研究或產(chǎn)業(yè)應用都具有不言而喻的重要作用，現在國家也提出了要建立創(chuàng )新型國家的發(fā)展戰略。如果回到我們所探討的圖像處理或數據挖掘研究，細細品讀其中的某些點(diǎn)滴，你是否能窺探出些許啟迪?首先，創(chuàng )新可以分成兩種，一種是原始創(chuàng )新，另外一種就是所謂的二次創(chuàng )新。如果一個(gè)東西過(guò)去完全不存在，你鬼使神差的就想出來(lái)，那就是原始創(chuàng )新。比如圖靈當初石破天驚地構想出圖靈機模型就是原始創(chuàng )新。到現在也沒(méi)有任何跡象表明，他受到了什么事或什么人的啟發(fā)。事實(shí)上，現在人們(包括我學(xué)習圖靈機的時(shí)候)也非常驚訝，圖靈是如何
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 數據挖掘
數據挖掘技術(shù)在中醫處方經(jīng)驗研究中的應用
- 傳統的中醫藥科學(xué)在長(cháng)期的醫療實(shí)踐中積累了海量的處方數據，數據挖掘是目前最有效的數據分析手段之一，利用數據挖掘技術(shù)從這些海量數據中發(fā)現蘊含其中的中醫藥知識，是一項極有價(jià)值的研究工作。本文主要采用數據挖掘中的Apriori關(guān)聯(lián)規則算法，對中醫處方數據進(jìn)行挖掘和總結：首先對采集的中醫藥數據進(jìn)行數字特征化處理;然后對中醫處方中藥物的頻繁項集和藥物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行研究，并獲得了普通處方分析較難獲得的用藥規律及經(jīng)驗信息。研究成果對中醫臨床工作具有重要的指導意義。
- 關(guān)鍵字： 數據挖掘 關(guān)聯(lián)規則 數字特征化 中醫 201603
基于數據挖掘的入侵檢測系統的改進(jìn)與實(shí)現
- 針對已有Apriori算法存在的問(wèn)題，設計新的基于引用作用度的Apriori_lift算法，從而提高關(guān)聯(lián)規則的挖掘性能。通過(guò)實(shí)驗仿真，結果表明Apriori_lift算法在挖掘結果方面明顯優(yōu)于A(yíng)prio ri算法。應用Apriori_lift算法對現有的基于數據挖掘的入侵檢測系統進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的系統在挖掘網(wǎng)絡(luò )數據包方面可以有效地發(fā)現數據包中各屬性之間的相關(guān)性，利用這一特點(diǎn)并結合協(xié)議分析、入侵分析等技術(shù)，可以通過(guò)挖掘結果中的規則去準確而高效地鎖定攻擊者，從提高了系統檢測性能。
- 關(guān)鍵字： 數據挖掘 入侵檢測系統
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數據挖掘介紹
什么是數據挖掘
數據挖掘(Data Mining)，又稱(chēng)為數據庫中的知識發(fā)現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。
并非所有的信息發(fā)現任務(wù)都被視為數據挖掘。例如，使用數據庫管理系統查找個(gè)別的記錄，或通過(guò)因特網(wǎng)的搜索 [ 查看詳細 ]
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