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数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程, 这些知识是隐含的、 事先未知的, 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用,很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据, 分析利用如此海量的数据,是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
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python数据挖掘技术及应用论文选题如下:1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文 【 摘要 】计算机技术在发展,软件也发展的越来越复杂,而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据,通
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近三年机器学习顶级期刊pmlr。对发展如此迅速的机器学习和数据挖掘领域,要概述其研究进展或发展动向是相当困难的,感兴趣的读者不妨参考近年来机器学习和数据挖掘方面
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程, 这些知识是隐含的、 事先未知的, 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息
可能会问数据来源,数据的真实性,数据量,还有挖掘算法之类的。