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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)决策树
文档格式:PDF 文档大小:10.8MB 文档页数:47
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)决策树
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)分类算法(朱钦圣)
文档格式:PDF 文档大小:2.1MB 文档页数:92
01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)降维算法
文档格式:PDF 文档大小:952.1KB 文档页数:52
1 降维算法简介 2 四大降维算法 3 主成分分析
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子支持向量机(support vector machine, SVM)
文档格式:PDF 文档大小:721.63KB 文档页数:17
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子支持向量机(support vector machine, SVM)
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子降维算法
文档格式:PDF 文档大小:1MB 文档页数:32
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子降维算法
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子神经网络(Neural Network,NN)
文档格式:PDF 文档大小:585.38KB 文档页数:21
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子神经网络(Neural Network,NN)
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 02 Raw Data Analysis and Pre-processing(2.5-2.7)
文档格式:PDF 文档大小:1.92MB 文档页数:31
Data Integration Data Reduction Data Transformation Open Section
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning(Apriori Algorithm、Improve of Apriori Algorithm)
文档格式:PDF 文档大小:2.4MB 文档页数:37
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning(Apriori Algorithm、Improve of Apriori Algorithm)
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning(FP-growth Algorithm)
文档格式:PDF 文档大小:2.59MB 文档页数:42
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning(FP-growth Algorithm)
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 06 Classification
文档格式:PDF 文档大小:2.8MB 文档页数:63
6.1 Basic Concepts 6.2 Decision Tree Induction 6.3 Bayes Classification Methods 6.4 Rule-Based Classification 6.5 Model Evaluation and Selection 6.6 Techniques to Improve Classification Accuracy
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