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数据挖掘

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discretization

离散化

Preprocess指的是预处理,包括数据清洗(data clean),缺失值(missing value)处理,数据离散化(discretization)等等. 目的是为了把一些不规范的原始数据变得符合挖掘算法的要求. 在WEKA中可以通过Explorer模块的Preprocess面板中的各种filter来实现.

Missing value

缺失值

Preprocess指的是预处理,包括数据清洗(data clean),缺失值(missing value)处理,数据离散化(discretization)等等. 目的是为了把一些不规范的原始数据变得符合挖掘算法的要求. 在WEKA中可以通过Explorer模块的Preprocess面板中的各种filter来实现.

credit scoring

信用评分

当前,在美国和一些发达国家,数据挖掘正在迅速地广泛地推动着社会信息化的发展,例如,客户关系管理(customer relationship management), 客户分层(customer segmentation),交叉销售策略(cross-selling),信用评分(credit scoring), 保险欺诈预测(

vertical value analysis

纵向价值链分析

数据挖掘:the value chain analysis | 纵向价值链分析:vertical value analysis | 价值分析:the analysis of value

parallel algorithms

并行算法

分类算法:Classification Algorithms | 并行算法:Parallel Algorithms | 数据挖掘:Genetic Algorithms

time series prediction

时间序列预测

本文融合传统统计学方法与新的基因表达式编程( GEP)技术,提出了 Fibonacci 加权平均滑动窗口预测算法(FWASWPM)和差分平均预测算法(DAPM)算法,有效地解决了传统方法需要过多先验时间序列预测(Time Series Prediction)是数据挖掘中的一类典型问题,

Bayesian classifiers

贝叶斯分类器

电信反欺诈系统(AFS)的设计与实现AFS系统(Anti-Fraud System)通过运用数据挖掘技术中的贝叶斯分类器(Bayesian Classifiers)来解决电信行业中的客户欺诈问题.首先介绍了开发电信反欺诈系统的必要性和紧迫性,论述了采用贝叶斯分类器的理由,

hospitalization insurance DSS

医保决策支持系统

电力市场营销策略:electric power marketing strategy | 医保决策支持系统:hospitalization insurance DSS | 数据挖掘和决策支持:data mining and DSS

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basement complex:基盘岩群;基盘杂岩

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trilateral foramen:三边孔

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