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《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第16章 时间序列 评分:

拿到一个观察值序列后,首先要对它的纯随机性和平稳性进行检验,这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验结果可以将序列分为不同的类型,对不同类型的序列会采取不同的分析方法。 对于纯随机序列,又叫白噪声序列,序列的各项之间没有任何相关关系,序列在进行完全无序的随机波动,可以终止对该序列的分析。白噪声序列是没有信息可提取的平稳序列;
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RapidMiner数据分析与挖掘实战_中文版

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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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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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《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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《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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Rapid Miner实战教程

RapidMiner数据分析与挖掘实战,本书主要介绍了使用Rapid Miner的相关用例。

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rapidminer最新版用户手册,详尽描述,english

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Rapidminer中文手册

RapidMiner中文手册,对于初学RapidMiner者有很好的帮助

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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破解版,RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术,特点是图形用户界面的互动原型。

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RapidMiner6.5

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术.第一分卷压缩包

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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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RapidMiner最经典的三部教程

RapidMiner最经典的三部教程 (1)Predictive Analytics and Data Mining,由Bala Deshpande博士所著 (2)RapidMiner Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications,非常要的图书,在亚马逊书店上卖的非常好 (3)RapidMiner-v6-user-manual,用户手册,非常全

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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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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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