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《RapidMiner数据分析与挖掘实战(中文版)》第1章 数据挖掘基础Word版 评分:

基础篇 第1章 数据挖掘基础 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑 国内某餐饮连锁有限公司(以下简称T餐饮)成立于1998年,主要经营粤菜,兼顾湘菜、川菜、中餐等综合菜系。至今已经发展成为在国内具有一定知名度、美誉度,多品牌、立体化的大型餐饮连锁企业。属下员工1000多人,拥有16家直营分店,经营总面积近13000平方米,年营业额近亿元。其旗下各分店均坐落在繁华市区主干道,雅致的装潢,配之以精致的饰品、灯具、器物,出品精美,服务规范。
2018-06-30 上传大小:149KB
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RapidMiner数据分析挖掘实战原版+翻译

RapidMiner数据分析与挖掘实战 ,本想设置0分共享,无奈最低资源分就事2分。原谅我无法让你无积分下载。

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RapidMiner数据分析挖掘实战

关于RapidMiner实战的一个教程,有关于算子的用法,已经多种数据挖掘算法的分析,介绍,详解,以及相关的rapidMiner实战,非常实用

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RapidMiner数据分析挖掘实战_中文版.rar

RapidMiner数据分析与挖掘实战_中文版

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RapidMiner7数据分析挖掘实战 教程

《RapidMiner数据分析与挖掘实战》,最新RapidMiner7,市面上唯一中文版RapidMiner教程,带RapidMiner7算子手册_中文部分翻译,RapidMiner快速上手必读。

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预测分析与数据挖掘-rapidminer版, English

Deakin University Master of Information Systems 迪肯大学,信息系统, 本书为基于RapidMiner 的预测分析讲解,结合RapidMiner 为使用者在理解预测分析等相关问题上提供了较为清晰的解释,推荐给rapid Miner的学习者,本书为英文

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RapidMiner7数据挖掘实战csv数据包

《RapidMiner7数据挖掘与实战》中案例里使用的csv数据,包含了所有案例的数据,可以直接把csv数据导入RapidMiner使用

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预测分析与数据挖掘:RapidMiner实现【试读】

本书旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识,并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题,着重介绍了决策树、k近邻、人工神经网络、线性回归、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法,针对每一种算法都先以通俗的语言解释其原理,再使用开源数据分析工具 RapidMiner加以实现。

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第15章 模型评估与优化

 如何评估判断某个挖掘算法对挖掘分析预测结果的准确性影响?  对某一个业务数据集进行预测时,如何在多个可选的挖掘模型之间选择最佳模型?为什么选择模型A,而不是模型B?凭经验?还是。。。各个模型的特性指标能否横向可视化对比?  系统能否从多个可选模型中自动为我们推荐一个最好的模型算法?  某个预测模型的最佳挖掘算法选定后,还能否基于该算法进行更深入的调优?调优方法有哪些?  在保证预测准确性的同时,能否提高挖掘流程执行的速度?

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RapidMiner数据挖掘实例与商业分析

是一本与Rapid Miner相关的书籍,供大家下载学习。利用RapidMiner进行数据分析。

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第10章 线性回归与逻辑回归

回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具,在工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域应用十分广泛。从19世纪初高斯提出最小二乘估计算起,回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法,按照研究方法划分,回归分析研究的范围大致如下:

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第9章 K-Means 聚类、辨别分析

与分类不同,聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分的原则是组内样本最小化而组间(外部)距离最大化,如图9 1所示。

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《Rapidminer数据分析挖掘实战中文版)》第3张 设计分析流程

第3章 设计分析流程 在上一个章节,我们熟悉了RapidMiner Studio图形用户界面的基本组成部分,例如透视图及视图,并讨论了RapidMiner Studio的设计透视图的最重要的一些方面。现在为了定义和执行一个原始的简单的分析流程,我们需要使用新的功能。您很快会发现RapidMiner的这项功能是多么的使用,您不需要在每次修改了流程以后都要执行一下新流程以确定修改后的效果。但是,这项功能可不仅仅只有这些好处。

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数据挖掘应用20个案例分析

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第11章 决策树与神经网络

决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.Ross Quinilan提出了ID3[5-2]算法以后,决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。1984年几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。

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MATLAB数据分析挖掘实战 pdf

本书共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇(第6~15章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇(第16章),介绍了基于MAT

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第18章 异常检测

离群点检测是数据挖掘中重要的一部分,它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃,然而在一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。

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Hadoop大数据分析挖掘实战

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》共14章,分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理,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大数据项目挖掘分析经验,同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。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TipDM-HB大数据挖掘建模平台,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。

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数据挖掘之神经网络分析实验报告

数据挖掘之神经网络分析实验报告,里面有数据集和实验报告,操纵步骤很详细!

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第19章 电力窃漏电用户自动识别

传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展用户用电情况的在线监控工作,通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息,建立数据分析模型,来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。根据报警事件发生前后客户计量点有关的电流、电压、负荷数据情况等,构建基于指标加权的用电异常分析模型,实现检查客户是否存在窃电、违章用电及计量装置故障等。

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Hadoop大数据分析挖掘实战 完整pdf扫描版

10多位技术专家结合自己10多年的经验,以电信、航空、医疗等多个行业的实战案例为主线,深入浅出地讲解了如何基于Hadoop架构技术进行大数据挖掘建模、数据分析和二次开发。 本书共16章,分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。 基础篇(第1~6章),第1章的主要内容是数据挖掘概述、大数据餐饮行业应用;第2章针对大数据理论知识进行基础讲解,简明扼要地对Hadoop安装、原理等做了介绍;第3章介绍了大数据仓库Hive的安装、原理等内容;第4章介绍了大数据数据库HBase的安装、原理等内容;第5章介绍了几种大数据挖掘建模平台,同时重点介绍了本书使用的开源TipDM-HB大数据挖掘平台;第6章对数据挖

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