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移动互联网时代的大数据挖掘和精准营销
中国的这些年喜欢搞概念,什么云计算大数据啊,国家支持,专家鼓吹,各大会议论坛精彩纷呈,热闹过后发现还是默默地在用国外的技术和平台,就如同PC操作系统没有我们的份,手机操作系统也没有我们的份,虽然我们是世界上电脑和手机拥有量最多并且人们最喜欢玩手机的国家,感觉我们的学术专家和行业大佬们就只会扯蛋,扯多了会痛,痛定思痛,痛何如哉!吃饱喝足后还是继续扯蛋。相当可悲,若大个中国,真正心平静气地去做研究和开...
分类:移动开发   时间:2014-06-20 11:37:26    阅读次数:322
数据可视化
在确定数据可视化为自己研究主题之初,我经常上网搜寻相关资料。但是初期的收集经常是杂乱无章,缺乏系统规划的。以至于我产生了三个困扰我的问题,分别是:  1. 信息可视化与数据可视化,到底有什么区别?或者说infographics 与visualization之间有何区别?  2.data visualization就是数据挖掘之后的用于显示结果的统计图吗?  3.曾经在知乎上看见某资深程序员直...
分类:其他好文   时间:2014-06-20 09:54:58    阅读次数:206
三层架构-----实践篇
我们看到三层架构的主要特点:UI调用BLL中类的方法,即UI知道BLL的方法,但不知道方法实现的细节,而BLL层并不知道UI的存在.同样BLL层调用DAL,而DAL也不知道BLL的存在。三者中任何一者发生变化都不会影响其他俩者的正常工作,只对变化者进行重新调整即可。三层把Entity实体类的实例作为参数来传递. 总之,表示层只提供软件系统与用户交互的接口;业务逻辑层是界面层和数据访问层之间的桥梁,负责数据处理和传递;数据访问层只负责数据的存取工作。...
分类:其他好文   时间:2014-06-07 16:29:14    阅读次数:279
文本挖掘预处理的流程总结
最近一段时间做了不少文本挖掘的项目和研究,正好总结一下文本挖掘预处理的流程,希望是干货。...
分类:其他好文   时间:2014-06-07 12:11:52    阅读次数:238
《Dynamic Topic Detection and Tracking: A Comparison of HDP, C-Word, and Cocitation Methods》笔记
既然陈超美都开始用生成概率模型了,之前的共词分析和共引分析市场不大了。动态主题监测与跟踪:HDP、共词与共引分析方法的比较Introduction 主题监测与跟踪在文献计量学、数据挖掘以及其他多个领域中都发挥重要作用。主题监测旨在从文档集合中识别重要主题,二主题跟踪旨在对一个已经识别到的主题演化.....
分类:其他好文   时间:2014-06-06 16:23:26    阅读次数:814
数据结构快速回顾——开篇
六月到了。开始找工作的节奏,IT方面知识储备严重欠缺,定计划,更新博客,记录自己的准备历程。1、数据结构 15天2、常用算法(排序、动态规划、贪心等) 30天3、数据挖掘算法 15天4、移动端、web端开发入门 15天5、操作系统 10天共计85天,那时将近9月,还能赶上找工作的大潮。何...
分类:其他好文   时间:2014-06-02 11:46:07    阅读次数:314
Win7中使用Eclipse连接虚拟机中的Ubuntu中的Hadoop2.4<3>
经过前几天的学习,基本上能够小试牛刀编写一些小程序玩一玩了,在此之前做几项准备工作明白我要用hadoop干什么大体学习一下mapreduceubuntu重新启动后,再启动hadoop会报连接异常的问题答:数据提炼、探索数据、挖掘数据map=切碎,reduce=合并重新启动后会清空tmp目录,默认na...
分类:Windows程序   时间:2014-06-02 10:13:11    阅读次数:394
Mahout学习之Mahout简单介绍、安装、配置、入门程序測试
一、Mahout简单介绍查了Mahout的中文意思——驭象的人,再看看Mahout的logo,好吧,想和小黄象happy地玩耍,得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...附logo:(就是他,骑在象头上的那个Mahout)步入正文啦: Mahout是一个非常强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集.....
分类:其他好文   时间:2014-06-02 08:14:03    阅读次数:273
weka 学习
数据挖掘系列(4)使用weka做关联规则挖掘weka Apriori算法实例操作详解用 WEKA 进行数据挖掘,第 1 部分: 简介和回归
分类:其他好文   时间:2014-06-01 12:22:01    阅读次数:156
贝叶斯分类器
贝叶斯分类是统计学的一个分类方法,基于贝叶斯定理。首先贝叶斯分类的一个核心假设是一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值(类条件独立)。 先来看下条件概率: 设A、B是两个事件,且P(B)>0,则称 为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率。 再来看一下贝叶斯定理:。 其中: X 是类标识未知的数据样本(或数据元组) 如:35岁收入$4000的顾客 ...
分类:其他好文   时间:2014-06-01 09:52:51    阅读次数:235
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